i问财量化选股-换手率大于7％但小于10%m股票、9点25分交易额≥55万元、2天前涨跌幅

问财量化选股策略逻辑

在这个策略中，我们首先选择换手率大于7%但小于10%的股票，然后在9:25分的交易额大于55万元的股票，最后是两天前涨跌幅排列靠后的股票。

选股逻辑分析

这个策略主要是基于成交量和换手率来选择有活跃交易的股票，以及短期波动较大的股票。这些因素可能会导致股票价格的波动较大，因此投资者需要有一定的风险承受能力。

有何风险？

首先，这种策略可能过于注重短期波动，而忽视了公司的基本面情况。其次，如果市场整体环境较差，即使满足了所有条件的股票也可能出现下跌的情况。

如何优化？

对于第一条逻辑，我们可以考虑调整换手率的范围，比如设定8%-12%之间的范围。对于第二条逻辑，我们可以考虑增加其他交易指标，如成交量或成交额的变化速度等。此外，我们还可以考虑加入其他的宏观经济数据或行业数据，以便更全面地了解公司的情况。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑可以如下所示：

def strategy():
    # 筛选出换手率大于7%，小于10%的股票
    stocks = get_stocks(same_day_change=0.1)
    
    # 筛选出9:25分交易额大于55万元的股票
    stocks = stocks[stocks['Volume'].apply(lambda x: x > 55e6)]
    
    # 筛选出两天前涨跌幅排列靠后的股票
    stocks = stocks.sort_values('SameDayChange', ascending=False)
    
    return stocks

常见问题

• 我们应该如何确定换手率、交易额和其他参数的具体值？
  • 这些参数应该根据个人的风险承受能力和投资目标来确定。一般来说，换手率越高，表示股票流动性越好；交易额越大，表示交易活跃度越高；涨跌幅则反映了股票的价格波动程度。

python代码参考

import pandas as pd

def get_stocks(same_day_change=0.1):
    # 假设这是一个获取股票数据的函数，这里只是为了简化示例
    stocks_df = pd.DataFrame({'Stock': ['A', 'B', 'C'], 'Volume': [1e7, 2e7, 3e7], 'SameDayChange': [-0

## 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。