请教:如何选出高市值的标的


(luckychan) #1
features = [
    'market_cap_0',  # 总市值
]

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用’market_cap_0’或’rank_market_cap_0’特征因子选出的是小市值的股票,排序是按升序排,假如我想选工行,神华等大市值的标的,应怎样写表达式,能按降序排列吗,或用’1/market_cap_0’这样表达可以吗。谢谢


(小Q) #2

这属于特征构建方面的问题。
具体怎样构建特征还需要考虑你的目的是什么,是开发什么类型的选股策略。
如果是传统的量化选股策略,你可以参考以下文章,将会告诉你如何通过数据选出符合一定条件的股票:

如果你是想构建出策略开发AI选股策略,处理又会不一样。


(luckychan) #3

获取每日按小市值排序 (从低到高)的前三十只股票

daily_buy_stock = market_cap_data.groupby('date').apply(lambda df:df[(df['amount'] > 0)].sort_values('market_cap')[:30])

上面可以取得小市值排序从低到高前三十只股票,那么我们能否取得后三十只股票,(或者说市值从高到低排序的前三十只股票)应该怎样表示。

如果是AI选股策略,是否不用管它是升序还是降序,由AI算法自己处理。

小市值策略自股灾后收益曲线不理想,反而是大市值蓝筹涨得好,所以想在选股思路中关注大市值及低市盈的策略。


(luckychan) #4

顶一下!


(小Q) #5

简单修改下就可以啊。建议多补充一些python基础知识哦~


十分钟学会Python
十分钟学会Pandas


daily_buy_stock = market_cap_data.groupby('date').apply(lambda df:df[(df['amount'] > 0)].sort_values('market_cap')[-30:])

(luckychan) #6

努力学python