问财量化选股策略逻辑
- 涨幅小于0
- 顺博合金下跌会合线
- 上周涨跌幅大于0
选股逻辑分析
该选股策略逻辑主要基于三个条件进行筛选：首先，要求股价在过去一周内涨幅小于0，这可能是为了筛选出处于底部的股票；其次，要求顺博合金的股价下跌，并且下跌趋势出现转折，可能是为了寻找价格反转的信号；最后，要求上周的涨跌幅大于0，这可能是为了筛选出近期有明显上涨趋势的股票。
然而，这种选股策略存在一些风险：
- 短期市场波动可能导致价格难以持续上涨或下跌，从而影响到选股结果。
- 过度依赖单一指标可能会导致遗漏某些具有潜力的股票。
如何优化？
为了优化这种选股策略，可以考虑以下几点：
- 结合更多指标：除了上述提到的价格走势和涨跌幅度，还可以考虑其他如市盈率、市净率等指标，以全面评估股票的价值和风险。
- 考虑更长的时间周期：短期市场波动可能会影响选股结果，因此也可以考虑使用更长的时间周期来观察价格走势。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，最终的选股逻辑可能是：选取过去一周内涨幅小于0并且上周涨跌幅大于0，同时最近出现价格反转趋势的股票。
常见问题
- 如何获取股价数据？
- 如何计算涨幅和涨跌幅？
- 如何判断价格是否出现反转趋势？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 获取股票价格数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算涨幅和涨跌幅
df['change_rate'] = (df['close_price'] - df['open_price']) / df['open_price']
df['return_rate'] = np.log(df['close_price'] / df['open_price'])
# 判断价格是否出现反转趋势
df['reversal_trend'] = np.where(df['change_rate'].diff() > 0, 1, 0)
# 选择符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['change_rate'] < 0) & (df['return_rate'] > 0) & (df['reversal_trend'] == 1)].index.tolist()
注意：这段代码
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。