问财量化选股策略逻辑
本篇文章将介绍一种基于量化选股策略的逻辑，用于筛选符合条件的股票。选股策略的逻辑主要包括以下几个部分：涨幅小于0，7天内有过至少1次VR增长值小于-90，以及分时换手率前两个。
分析选股的逻辑
首先，我们筛选出涨幅小于0的股票。然后，在最近7天内，我们关注这些股票是否有至少1次VR增长值小于-90的情况。最后，我们统计这些股票在分时换手率上的表现，并选取前两个的股票作为最终的选择。
选股逻辑分析
该选股策略的主要目的是筛选出具有较好技术指标表现的股票。具体来说，这个策略会关注股票在近期内的走势，以及它们在分时换手率和VR增长值上的表现。通过这种方式，我们可以找到那些具有潜在投资价值的股票。
然而，这种策略也存在一定的风险。首先，它主要依赖技术指标来选股，可能无法完全捕捉到市场的基本面信息。其次，这种策略可能过于关注短期表现，忽略了长期投资价值的股票。
如何优化？
为了优化这个选股策略，我们可以考虑以下几个方面：首先，结合基本面信息，如公司业绩、行业前景等，进一步筛选出符合条件的股票；其次，增加策略的多样性，不再仅仅依赖技术指标来选股；最后，设定合理的止损和止盈点，以降低投资风险。
最终的选股逻辑
在优化后，我们的选股策略可以表述为：首先，筛选出涨幅小于0的股票；其次，在最近7天内关注这些股票的VR增长值是否小于-90；最后，选取分时换手率前两个的股票作为最终的选择。
常见问题
- 该策略是否考虑了市场基本面信息？
- 该策略是否过于依赖短期表现？
- 如何结合基本面信息来优化策略？
- 如何在选股过程中设定合理的止损和止盈点？
- 策略在实际操作中是否具有良好的稳定性？
指标公式代码参考
以下是筛选股票的指标公式代码参考：
def vr_growth_value(stock):
# 计算VR增长值
return vr_gain / vr_max
def check_VR_growth_value(stock, window):
# 检查VR增长值是否小于-90
return vr_growth_value(stock) < -90
def check_stock_ liquidity(stock):
# 检查股票分时换手率是否在前两个
# 这里可以根据实际需求修改换手率的阈值
return stock.trade_volume >= top_two_trades.volume
# 结合以上函数，实现选股策略
请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体需求进行修改。
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。