问财量化选股策略逻辑
在本次量化选股中，我们主要采用以下策略进行筛选：
- 2天前涨跌幅排列：我们首先筛选出近两个交易日涨跌幅排名较前的股票，这有助于我们关注近期表现较好的股票。
- 10日振幅<：我们进一步筛选出近10天内振幅较大的股票，这有助于我们关注近期波动较大的股票。
- 不含北交所股票：由于北交所股票交易活跃度相对较低，我们将其剔除在外，以提高选股的效率。
选股逻辑分析
该策略主要关注近期表现较好且波动较大的股票。然而，这种策略也存在一定的风险。首先，该策略依赖于股票过去的涨跌记录，因此可能会错过一些未来表现优异的股票。其次，该策略关注近期表现较好或波动较大的股票，可能导致选股过程出现过拟合现象，即过度依赖历史数据。
如何优化？
为了优化该策略，我们可以考虑以下方法：
- 结合技术分析：除了关注股票的涨跌记录和历史波动幅度外，我们还可以结合技术分析，如均线系统、MACD等，以提高选股的准确性。
- 增加其他选股指标：我们可以增加其他选股指标，如市盈率、市净率等，以提高选股的全面性。
- 定期调整策略：我们可以定期对策略进行调整，以适应市场的变化。
最终的选股逻辑
结合上述策略和方法，我们可以得出最终的选股逻辑：
- 筛选出近两个交易日涨跌幅排名较前的股票；
- 筛选出近10天内振幅较大的股票；
- 排除北交所股票；
- 结合技术分析，如均线系统、MACD等，以提高选股的准确性；
- 增加其他选股指标，如市盈率、市净率等，以提高选股的全面性；
- 定期对策略进行调整，以适应市场的变化。
常见问题
在实际应用中，可能会遇到以下几个常见问题：
- 选股策略过于复杂，难以实施；
- 选股策略过于依赖历史数据，可能导致过拟合；
- 选股策略可能受到市场情绪的影响，导致准确性下降；
- 选股策略可能无法覆盖所有股票，导致投资组合的表现不佳。
对于这些问题，我们可以通过调整策略、优化参数、加强风险控制等方式进行解决。
指标公式代码参考
在实际应用中，我们可以使用以下指标公式代码进行选股：
# 计算市盈率
pe_ratio = stock_info['pe_ratio']
# 计算市净率
pb_ratio = stock_info['pb_ratio']
其中，stock_info 是股票信息字典，包含股票的涨跌幅、市盈率、市净率等数据。通过计算市盈率和市净率，我们可以进一步筛选出符合我们策略的股票。
如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。