问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
以上选股逻辑主要考虑了股票价格在一定时间内没有上涨，或者上涨幅度小于某个阈值，且有外资机构参与，说明该股具有一定的市场关注度和资金认可度；如果股价突破了颈线或者其他重要的支撑阻力位，或者已经突破了长期横盘整理的平台，说明该股有可能迎来大的反转行情；如果股价突破了近期形成的阶段性的平台，则说明该股的上涨趋势已经得到确认。
然而，这种选股逻辑也有一定的风险。首先，外资机构的投资决策可能会受到很多不确定因素的影响，如国际经济形势、政治环境等，因此不能完全依赖外资机构的持股情况来判断一只股票的价值。其次，股价的波动往往受多种因素影响，单一的技术指标或基本面数据可能无法准确反映股票的真实价值。最后，即使股票符合上述条件，也不能保证它一定会涨，因为股票市场的不确定性很大。
如何优化？
为了提高选股策略的准确性，可以结合更多的技术指标和基本面数据来进行综合分析，同时也要关注政策面的变化，以及公司内部的一些重大事件。另外，也可以通过调整参数，例如调整外资持股比例的阈值，来适应不同的市场环境。
最终的选股逻辑
一种可能的优化后的选股策略是：选择那些在近一年内涨幅不超过10%，且有外资机构持有超过5%股份，同时其股价突破了最近一年内的最低价，且成交量也明显增加的股票。
常见问题
一些读者可能会问，为什么选择外资持股比例而不是外资持仓市值？这是因为外资持有的股票数量并不一定能反映出外资的实际投资力度，而外资持股市值则可以直接反映出外资对公司股票的投资金额。此外，为什么要选择最低价而不是最高价？这是因为最低价通常反映了市场的底部区域，更有利于把握股票的反转机会。
python代码参考
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取外资持股比例、最低价和成交量
df外资持股 = data[['外资持股']]
df最低价 = data[['最低价']]
df成交量 = data[['成交量']]
# 将外资持股比例和成交量转化为数值型数据
df外资持股 = df外资持股.astype(float)
df成交量 = df成交量.astype(int)
# 划分训练集和
## 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。