前提所有的量化策略都绕不开选股策略，对于一般的个人投资者，以日线，周线作为数据基础--主要是因为高频的数据贵，而且日常没有那么多时间盯盘操作。
不过日线，周线的好处的是处理数据的时间比较宽裕，做回测和选股都不用那么紧迫，我一般将选股和择时买入做分段处理。理由也是配置跟不上，运算速度太慢。把基本的大框架的先选出来，在根据当天的数据变动快速的计算择时信号。主要解决主要通过量价进行选股
选股脚本：通过对
前言：比昨天增加了Radiobutton单选按钮，还有增加了在多股回测下实现选中股票的backtrader图形化，改了下字体颜色跟框架，改动后效果如下： 改动了两个文件代码，分别是tk_window.py跟stock_backtrader.py tk_window.pyimport tkinter as tk
import graphic
import function
import stock_
好久不见呀~
大家好，我是可里
擅长领域： Python领域优质创作者、python开发、网络爬虫
今日重点：① 历史基金数据定制下载；② Matplotlib数据可视化图表
事情起因你抄底诺了安，他梭哈了白酒，我重仓了医药，们我都美有好未的来?? 我想抄它的底，它却抄想我的家？在经历了股市的大起大落落落落落落落落落落落落之后，博主突然想到了正在学习的python，能
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2023-08-27 10:53:23
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# Python量化选股
## 介绍
Python作为一种强大的编程语言，在量化投资领域也有着广泛的应用。量化选股是指利用数学和统计学方法，结合计算机编程，通过对大量数据进行分析和筛选，选出具有潜在投资价值的股票。Python提供了丰富的库和工具，使得量化选股变得更加便捷和高效。
## 量化选股流程
量化选股的流程可以分为数据获取、数据处理、策略设计和回测等步骤。下面我们将通过一个简单的示
# 量化选股：Python实现方法与示例
量化选股是利用数据分析、统计学及计算机技术来选择股票的一种方法。通过对股票的历史数据进行分析，量化选股能够帮助投资者做出更为理性的决策。随着Python语言在数据科学领域的逐渐普及，越来越多的投资者选择利用Python来实现量化选股策略。
## 什么是量化选股？
量化选股的基本思路是使用数学模型和算法，根据市场数据和各种财务指标来评估股票的价值。常见
什么是选股？选股(stock selection)是一种主动性投资策略，先按照某种规则或算法分析单只股票的前景，然后构建一个投资组合，长期持有。一般情况下要求组合的股票具有低相关性，这样才能对冲系统性风险，否则在大盘走弱的时候投资组合也会面临巨大的下跌风险。运用什么模型？关于如何选股，学术界提出过很多不同的模型，最经典的莫过于马科维茨投资组合理论。这里我们使用MM趋势模型(Mark Minervi
前言我们使用Python开发带有GUI的量化系统，有时候我们需要进行全市场选股、全市场行情数据下载等循环任务，这个时候往往需要执行很长时间。我们会发现在点击“开始选股” 或者“开始下载”按钮之后，耗时任务会堵塞GUI的事件循环，于是，程序卡死了！如何才能避免这种情况呢？我们可以利用wxPython多线程方案来完美解决！多线程方案我们以全市场选股为场景来介绍wxPython多线程的方案。首
# 教你如何实现Python tushare量化选股
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 请求教学
你-->>小白: 指导tushare量化选股步骤
小白->>你: 实操过程中遇到问题
你-->>小白: 继续指导
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白
在Python财务因子量化选股中，质量类因子有2个，分别是净资产收益率和总资产净利率。需要注意的是，质量类因子在财务指标数据表indicator中。
qstock简介试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pye
1 # 根据缺口的模式选股买股票
2 '''
3 --------------------------------------------
4 1、总体回测前要做的事情
5 initialize(context)
6 1.1、设置策略参数 ----> 全局常量
7 1.2、设置中间变量 ----> 全局变量
8 1.3、设置回
选股是股市投资的第一步，是最基础的一步，也是最重要的一步。
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat May 5 12:43:52 2018@author: luogan"""# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Dec 14 15:26:31 2017@author: 量化之王"""imp
原创
2023-01-13 00:16:31
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搭建自己的量化系统如果要长期在市场中立于不败之地！必须要形成一套自己的交易系统。如何学会搭建自己的量化交易系统？边学习边实战，在实战中学习才是最有效地方式。于是我们分享一个即可以用于学习，也可以用于实战炒股分析的量化系统——QTYX。分享QTYX系统目的是提供给大家一个搭建量化系统的模版，最终帮助大家搭建属于自己的系统。因此我们提供源码，可以根据自己的风格二次开发。QTYX系统结构如下所示：由于Q
# 多因子量化选股策略实现流程
## 1. 确定选股策略目标和因子
在实现多因子量化选股策略之前，首先需要确定选股策略目标和所使用的因子。选股策略目标可以包括长期收益率、风险控制等。而因子可以是一系列能够反映股票价值和市场情况的指标，如市盈率、市净率、财务指标等。在确定因子时，需要结合策略目标进行选择。
## 2. 数据获取和处理
实现多因子量化选股策略需要获取所需的股票数据，并进行处理。
# 如何实现一个简单的选股器
在现代金融市场中，选股器是一种非常有用的工具，可以帮助投资者根据特定的标准筛选出潜在投资的股票。本文将向你介绍使用Python实现一个简单选股器的步骤，整个流程将按顺序分为几个主要步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------------|------------------
前言： 在无人指导自学的环境下，只能靠网络搜索去记录些会用到的知识定义，以此来方便以后的学习，不定时频繁更新。1：CAPM 资本资产定价模型 capital asset pricing model2：CAPM模型:一个投资组合的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是:市场资产组合（Rm-Rf）、市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）3：ROE 净资产收益率 return on
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2023-08-14 15:50:26
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1. 路由的介绍接着上面程序的判断场景，假如咱们再处理一个个人中心的动态资源请求非常简单，再添加一个函数和更加一个分支判断就可以实现了。framework.py 示例代码:# 获取个人中心数据
def center():
# 响应状态
status = "200 OK";
# 响应头
response_header = [("Server", "PWS2.0")]
在量化投资中，每个交易者总有很多选股的原因，有的着重看财务指标，有的则喜欢依赖于技术分析，而实际上，量化选股的本质=因子+算法，因子就是交易者觉得影响股价变动的一个或多个原因，算法就是交易者心中遵循的那个原则。 关于量化选股的方法，雷尔量化交易系统整理了以下交易者较常用的几种，并进行了分享。 1.多因子模型 多因子选股是最经典的选股方法，采用一系列的“因子”作为选股标准，这些因子可以是一
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2020-07-02 16:58:41
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本例实现了股票筛选功能。
前一半是过滤出市盈率在0-30倍之间，且今日换手率>1%，涨幅超2%的股票。
后一半统计今日涨停和接近涨停的股票。
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2023-06-30 18:03:32
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