问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要定义我们的选股条件：
- 今日不涨停: 我们可以通过比较昨日收盘价和今日开盘价来实现这个条件。
def not_stopped_loss(stock_data):
yesterday_close = stock_data['close'][0]
today_open = stock_data['open'][0]
if today_open - yesterday_close < 0.05:
return True
else:
return False
- 行业板块涨幅前5, 证券股除外: 我们可以通过获取所有行业的涨跌幅信息，并通过条件筛选出涨幅前5的行业，然后在这些行业中排除掉证券股。
def top_5_stocks(stock_data):
industry_returns = stock_data.groupby('industry')['return'].sum()
top_5_industries = industry_returns.nlargest(5).index.tolist()
top_5_stocks = stock_data[stock_data['industry'].isin(top_5_industries)]
securities_index = ['600901', '601800', '600036', '601688', '600519']
top_5_stocks = top_5_stocks[top_5_stocks['code'] != securities_index]
return top_5_stocks
以上两个条件结合起来，就可以得到我们的最终选股逻辑了。
选股逻辑分析
以上两种条件都是基于历史数据进行决策的，因此可能会受到历史数据的影响。例如，如果某个行业或股票过去的表现非常好，那么在未来的市场环境下，它可能会继续表现良好。但是，这种预测是建立在过去的市场环境基础上的，如果未来市场的环境发生了变化，那么这种预测就可能会失效。
有何风险？
以上两种条件都存在一定的风险。首先，历史数据并不是一定能反映未来的情况，因此使用历史数据进行决策可能会导致投资结果不理想。其次，通过行业和股票的简单分类，可能会忽略一些重要的信息，从而影响决策的准确性。
如何优化？
我们可以考虑引入更多的因素来进行决策。例如，我们还可以考虑公司的财务状况、盈利能力等因素。此外，我们也可以使用机器学习等方法，从更复杂的角度来理解市场环境和公司信息，从而提高决策的准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是结合了今天不涨停和行业板块涨幅
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。