问财量化选股策略逻辑
在本文中，我们将探讨一种使用问财提供的数据进行量化选股的策略。这种策略的主要目标是选择在过去一段时间内表现良好且当前流通市值较小的股票。
首先，我们筛选出过去12个月内涨幅超过2%但不超过7%的股票。这可以通过使用Python中的pandas库和query函数实现：
df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设这是你的股票数据文件
df['return'] = df['close'].pct_change() # 计算每日收益率
s = df[df['return'] > 0.02 & df['return'] <= 0.07] # 筛选出符合条件的股票
接下来，我们需要找出当前流通市值小于400亿的股票。这也可以通过pandas库和query函数实现：
df['market_cap'] = df['market_value'] / df['volume'] # 计算每手股票的价值
s = s[s['market_cap'] < 4e9] # 筛选出流通市值小于400亿的股票
最后，我们将筛选出今天上涨的股票：
s['today_return'] = df['close'][0] - df['open'][0] # 计算今天的收益率
s = s[s['today_return'] > 0] # 筛选出今天上涨的股票
以上就是我们的选股逻辑。然而，这种策略也存在一些风险。
首先，我们假设市场在过去的12个月内的平均回报率是5%，并且这个假设在未来不会改变。如果市场的真实回报率远低于这个水平，那么我们的策略可能会失效。
其次，我们只考虑了过去的表现和现在的市值大小，并没有考虑公司的基本面情况、行业前景等因素。因此，这种方法可能会忽略一些重要的信息。
要优化我们的策略，我们可以考虑引入更多的基本面指标，例如公司的财务状况、盈利能力等。此外，我们还可以考虑引入更多的技术指标，例如价格趋势、交易量等。
最终的选股逻辑如下：
df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设这是你的股票数据文件
df['return'] = df['close'].pct_change() # 计算每日收益率
s = df[df['return'] > 0.02 & df['return'] <= 0.07] # 筛
## 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。