问财量化选股策略逻辑
-
竞价匹配量除以流通股排序: 这个逻辑主要考虑的是股票在开盘竞价阶段的买卖活跃程度，如果一只股票的竞价匹配量超过其流通股的一定比例，说明市场对该股票的关注度较高，可能存在交易机会。
-
涨幅〈0, 分时换手率前二个: 这个逻辑主要是为了筛选出那些上涨但成交量较小的股票，这些股票可能是主力资金在进行试盘或洗盘操作，未来可能会有较好的表现。
选股逻辑分析
以上两个逻辑结合起来，可以筛选出那些开盘竞价活跃、且当前走势良好的股票，有一定的买入价值。
有何风险？
然而，这种方法也有一定的风险。首先，市场瞬息万变，即使是开盘竞价活跃的股票，也可能因为各种原因导致股价下跌。其次，分时换手率并不能完全反映股票的真实情况，一些主力资金可能会通过控制分时换手率来制造假象。
如何优化？
对于以上的问题，我们可以通过以下几种方式进行优化：
- 对于第一种逻辑，我们可以结合其他因素，如行业背景、公司基本面等，进一步判断股票的投资价值。
- 对于第二种逻辑，我们可以增加更多的过滤条件，例如剔除那些已经在上涨趋势中的股票，或者加入其他的指标进行衡量。
最终的选股逻辑
经过优化后的选股逻辑是：首先，筛选出开盘竞价匹配量大于流通股5%的股票；然后，筛选出当前涨幅小于0，分时换手率位于前二名的股票；最后，结合行业背景、公司基本面等因素，进一步判断股票的投资价值。
常见问题
常见的问题包括：为什么一定要将开盘竞价匹配量和分时换手率同时作为筛选条件？是否有可能只使用其中一种？如何判断分时换手率的真实性？
python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
from pandas.tseries import shift
import numpy as np
def get_matching_volume(data):
# 计算开盘竞价匹配量
matching_volume = data['matching_volume'].sum() / data['volume'].sum()
return matching_volume
def select_high_activity_stocks(data):
# 筛选出开盘竞价匹配量大于流通股5%的股票
high_activity_stocks = data[data['matching_volume'] > data['
## 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。