问财量化选股策略逻辑
分时大单买入占比大于50%：这个条件表示在交易时间内的每笔交易中，买入金额较大的占比较高，这可能是机构或大户投资者的行动。
昨日9点25委卖除竞价量≤1：这个条件表示昨日开盘9:25之前没有太多的卖出单，说明市场的抛压较小。
分时换手率前二个：这个条件表示分时图中的换手率排名前两位，表明当前的交易活跃度较高。
选股逻辑分析
从以上三个条件来看，这个选股策略倾向于选择在市场抛压较小、且交易活跃度较高的股票。但是，仅仅依靠这三个条件进行选股可能存在以下风险：
- 数据延迟：由于分时图的数据是实时更新的，所以这个策略可能会受到数据延迟的影响。
- 投资者行为变化：市场的抛压和交易活跃度这两个因素都是投资者行为的结果，如果投资者的行为发生了变化，那么这个策略的效果也会受到影响。
如何优化？
为了避免这些风险，我们可以考虑引入更多的条件来增强这个策略的稳健性。例如，我们可以引入市盈率、市净率等基本面指标，以及技术面指标如MACD、KDJ等。此外，我们还可以结合其他市场信息，如宏观经济环境、政策变化等，来构建更全面的策略。
最终的选股逻辑
通过上述优化，我们可以得到以下的选股策略：
strategy = (df['买入占比'] > 0.5) & \
(df['昨9点25委卖量'] <= 1) & \
(df['换手率'] < df['换手率'].quantile(0.7))
常见问题
读者可能有以下几个疑问：
- 什么是市盈率、市净率等基本面指标？
- 怎么样查看和理解MACD、KDJ等技术面指标？
- 怎么样获取宏观经济环境和政策变化的信息？
- 如何将基本面指标和技术面指标结合到策略中？
python代码参考
import pandas as pd
from ta import *
def buy_and_hold(df):
strategy = (df['买入占比'] > 0.5) & \
(df['昨9点25委卖量'] <= 1) & \
(df['换手率'] <
## 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？
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