A股牛市策略相关资讯_叩富问财专题

张经理 _股票
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量化选股是目前个人投资者应用最广泛的量化场景。利用Python进行选股，主要分为数据抓取、特征计算、信号过滤和执行下单四个环节。数据抓取阶段，投资者可以利用公开接口获取财报数据和日线数据。随后，通过计算移动平均线、相对强弱指标（RSI）等技术指标，或者通过ROE、毛利率等财务指标对个股进行打分。信号过滤则是基于打分结果，选取排名前N的股票进入每日买入池。在执行下单环节，传统的通过模拟点击的方式已逐渐被更稳定的API调用取代。专业量... 阅读全文

2026-4-16 14:21 142次浏览

Python量化编程入门：从零写出第一个选股策略

张经理 _股票
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2026年的证券市场，量化思维已逐渐成为投资者的必备素质。Python凭借其简洁的语法和强大的金融库支持，成为了普通投资者进入量化领域的首选工具。写出第一个选股策略并不复杂，关键在于掌握标准化的开发逻辑。环境搭建与基础库引入量化编程的第一步是准备开发环境。投资者通常会在本地安装Anaconda，并引入Pandas（数据处理）、Numpy（数值计算）等核心库。在2026年，大多数主流券商提供的量化终端（如QMT）已经内置了完整的Py... 阅读全文

2026-4-14 14:01 204次浏览

如何利用QMT进行多因子选股？策略构建全流程

量化张经理 _股票
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在2026年的选股逻辑中，仅凭感觉或单一技术指标已经很难跑赢指数。多因子选股作为一种系统化的方法，通过综合分析价值、成长、质量、流动性等多个维度，成为了专业投资者的标配。利用QMT（极速策略交易系统），普通投资者也可以通过Python脚本，轻松实现这一复杂的选股逻辑。一、确定选股因子第一步是因子的筛选。在QMT的Python环境中，投资者可以调用内置的财务报表库和行情数据库。例如，选定“市盈率（PE）低于行业均值&rd... 阅读全文

2026-4-8 15:53 207次浏览

如何利用Python在PTrade中编写第一个选股策略？

张经理 _股票
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PTrade作为一款对Python极度友好的量化终端，非常适合投资者将自己的盘感转化为代码。2026年的市场环境下，自动化选股能显著提升效率。编写策略的第一步是定义选股范围。在PTrade的代码编辑区，你可以调用get_fundamentals函数来获取财务数据。例如，你可以设定筛选标准为：市盈率（PE）在10-30倍之间，且ROE（净资产收益率）大于15%。第二步是加入技术面过滤，如股价运行在20日均线之上。最后，通过pass_... 阅读全文

2026-3-31 16:27 181次浏览

5月股指期货投资策略

同花顺期货 _期货
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主要观点：国内经济复苏斜率继续放缓，4月PMI大幅回落反映出在前期积压需求释放后，市场需求再度回落，且当前经济修复不均衡，非制造业强于制造业。4月制造业PMI为49.2%，较上月下降2.7个百分点，回落至收缩区间，表现弱于季节性水平，且已经连续两个月下行，主要分项也都有所走弱。内需走弱可能是受到房地产的拖累。相较于春节后地产销售的超预期走强，4月以来房地产销售则是环比明显走弱，说明疫情期间积压的购房需求已经释放。30大中城市商品房... 阅读全文

2023-5-9 08:20 717次浏览

4月股指期货投资策略

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主要观点：国内经济继续复苏，但复苏斜率放缓，后续房地产销售持续性、出口走势仍有待观察。3月制造业PMI为51.9%，较上月下降0.7个百分点，说明制造业景气延续扩张态势，但扩张速度有所放缓。产需两端均有所回落，需求端回落幅度小于生产端。3月新出口订单以及集装箱运价等其他指标均指向外需继续承压，出口仍面临下行压力。3月非制造业PMI为58.2%，较上月提高1.9个百分点，非制造业景气水平继续上升，整体服务业表现好于建筑业。1-2月，... 阅读全文

2023-4-10 16:40 593次浏览

金融衍生品策略日报：股债保持谨慎

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股指期货：美联储扰动弱于2022年，但环境仍不适合上攻。昨日全A缩量收平，受美股冲击不显著。TMT表现强势，近期两者跷跷板现象明显。短期内，中字头有过热之嫌，自主可控相关概念能否接力，取决于资金环境。本轮美联储冲击减弱，因欧洲通胀同时加剧，美元指数上冲力度显著低于2022年，这一背景下无需担忧外资的持续撤离，但与此同时，TMT相关板块拥挤度过高，若无增量资金入市迹象，短期更可能是交换筹码环境。基于此，仍建议等待。股指期权：局部探底... 阅读全文

2023-3-9 14:15 272次浏览

金融衍生品策略日报：股债保持谨慎

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股指期货：央企启动分流场内资金。国债期货：债市情绪延续偏强，但需保持谨慎。股指期权：主线缺位，市场信心不足。

2023-3-8 13:50 340次浏览