问财量化选股策略逻辑
- 开盘涨幅大于小于5: 表示股票在开盘时的涨幅超过或低于5%。
- 剔除股价大于50元: 表示排除价格过高的股票，防止投资成本过高。
- 连续3天K线阴线: 表示过去三天的股票k线都是阴线。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从两个方面考虑，一是股票的价格波动性，通过开盘涨幅来衡量；二是股票的价值性，通过剔除高价股来防止投资成本过高；三是股票的趋势性，通过连续三天下跌的k线来判断当前趋势。
有何风险？
该选股逻辑的主要风险是忽略了股票的基本面因素，比如公司的盈利能力、行业地位等，这些因素可能会对公司未来的发展产生重要影响。另外，该逻辑也过于简单，不能全面反映股票的投资价值。
如何优化？
优化的方法可以从以下几个方面进行：
- 考虑更多的基本面指标，如市盈率、市净率等。
- 使用更复杂的交易策略，如技术分析、基本面分析等。
- 结合其他信息，如新闻、政策等，进行全面评估。
最终的选股逻辑
通过开盘涨幅、剔除高价股和连续三天下跌的k线这三步筛选，选出符合条件的股票。
常见问题
- 为什么要在开盘涨幅上设置条件？
- 为什么要剔除高价股？
- 什么是连续三天下跌的k线？
- 这个逻辑能保证选出的好股票吗？
python代码参考
def stock_selection(df):
# 开盘涨幅大于小于5
df['open_rise'] = (df.open - df.open.shift(1)) / df.open.shift(1)
df = df[df['open_rise'] > 5 | df['open_rise'] < -5]
# 剔除股价大于50元
df = df[df.close <= 50]
# 连续3天K线阴线
df['count_neg'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: np.count_nonzero(x < 0))
df = df[df['count_neg'] >= 3]
return df
以上就是一个简单的开盘涨幅选股策略的实现，但实际使用时还需要根据
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？
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