问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要找到260日均线上的股票。然后，我们需要选择在所属行业板块2天内排名前3的股票。最后，我们需要筛选出换手率大于7%但小于10%的股票。
选股逻辑分析
这个选股策略的优点是它可以选出具有较好市场表现和较高流动性的股票。然而，其缺点也十分明显。首先，对于换手率的要求可能会过滤掉一些流动性较差的股票。其次，由于只考虑了两个交易日的数据，这个策略可能存在一定的滞后性。
有何风险？
这个策略的风险主要有两个方面。一是由于只考虑了两个交易日的数据，所以可能会错过一些短期快速上涨的股票。二是由于只考虑了换手率，可能会错过一些有潜力但流动性较弱的股票。
如何优化？
为了克服这两个问题，我们可以考虑增加更多的交易日数据来提高预测的准确性。此外，我们也可以考虑加入其他的一些因素，比如市盈率、市净率等，以提高筛选的全面性。
最终的选股逻辑
最后，我们的选股策略应该是这样的：在260日均线上的股票，选择在所属行业板块近5日内排名前3的股票，同时满足换手率大于7%但小于10%的要求。
常见问题
读者可能会有以下几个问题：
- 如何计算260日均线？
- 如何获取行业板块的排名数据？
- 如何计算换手率？
- 如何确定适当的交易日数量？
- 如何选择合适的其他筛选因子？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 计算260日均线
def calculate_260_ma(df):
return df['close'].rolling(window=260).mean()
# 获取行业板块的排名数据
def get_ranking_data(df):
# 先按照行业进行分组，再计算平均换手率
group_df = df.groupby('industry')[' turnover_rate'].mean()
# 排序后取前3名
ranking_df = group_df.sort_values(ascending=False)[:3]
return ranking_df
# 计算换手率
def calculate_turnover_rate(df):
return df['volume'] / df['close'].sum() * 100
# 确定适当的交易
## 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。