问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、今日最低价小于昨日最低价的股票为选股对象。
选股逻辑分析
振幅大、昨日成交额大以及今日最低价小于昨日最低价可以筛选出波动较大、交易活跃、出现一定程度下跌但有望出现反弹的股票。这些股票的投资机会较高，同时也存在较大的风险和波动性。
有何风险？
选股逻辑的主要缺陷是依据短期涨跌幅以及成交量，不能反映公司基本面的影响。同时，该选股策略可能会出现短期反弹的股票，存在较大的风险和波动性。
如何优化？
可以加入基本面分析指标，如财务数据等基本面指标，更全面地进行分析。同时，可以加入其它技术分析指标，如均线拐点等，以协助判断该股价值。
最终的选股逻辑
将本选股策略的最终逻辑定为筛选振幅大于1、昨日成交额大于6千万、今日最低价小于昨日最低价的股票为选取对象，并增加基本面分析和技术分析条件。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选昨日成交额大于6千万的股票
last_day_vol_bool = VOLUME > 60000000
// 筛选今日最低价小于昨日最低价的股票
today_low_bool = LOW < REF(LOW, 1)
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & today_low_bool
// 输出结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = now_data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：今日最低价小于昨日最低价
today_low_bool = now_data['low'] < now_data['low'].shift(1)
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & today_low_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_result)
## 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？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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