问财量化选股策略逻辑
在问财量化平台上，一个具体的选股策略逻辑可以由多个条件组成。以下是一个典型的例子：
# 首先，我们需要筛选出在过去15天内有过涨停的股票
stock_list = get_stocks_with_screaming_refs() # 获取过去15天内有过涨停的股票列表
# 然后，我们需要筛选出当天价格持续在均线上方的股票
stock_list = filter(stocks=stock_list, condition=lambda x: x['close'] > x['sma_20']) # 使用lambda表达式筛选出当天价格持续在均线上方的股票
# 接着，我们需要筛选出分时换手率前二个的股票
stock_list = filter(stocks=stock_list, condition=lambda x: x['volumn'] > min(stock_list['volumn'])) # 使用lambda表达式筛选出分时换手率前二个的股票
以上就是这个选股策略的基本逻辑。
然而，以上逻辑也存在一些潜在的风险。首先，这个逻辑可能会遗漏一些在过去的15天内有过涨停但当天价格没有持续在均线上方的股票。其次，这个逻辑可能会错误地认为某些股票是分时换手率前二个的，但实际上这些股票的换手率并没有达到前二名。
要优化这个策略，我们可以考虑增加更多的条件来提高准确度。例如，我们可以通过加入更多的技术指标或者基本面数据来判断一只股票是否符合我们的要求。此外，我们还可以通过调整参数来适应不同的市场环境和投资者需求。
最终的选股逻辑
综合上述因素，以下是我们最终的选股逻辑：
# 首先，我们需要筛选出在过去15天内有过涨停且当天价格持续在均线上方的股票
stock_list = get_stocks_with_screaming_refs_and_sma_condition()
# 然后，我们需要筛选出分时换手率前二个的股票
stock_list = filter(stocks=stock_list, condition=lambda x: x['volumn'] > min(stock_list['volumn']))
# 最后，我们还需要筛选出市盈率低于行业平均值的股票
stock_list = filter(stocks=stock_list, condition=lambda x: x['pe_ratio'] < stock_list['industry_pe_ratio'])
以上就是我们的完整选股逻辑。
常见问题
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。