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6千万且收盘价在布林带的上轨和中轨之间的股票为选取对象。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票的交易活跃度、趋势性和超买程度，在振幅大于1及昨日成交额大于6千万的情况下选取收盘价处于布林带上轨与中轨之间的股票，可以表述出股票在近期走势上有明显上涨趋势，同时不会过于超买，即还具有上涨的空间。
有何风险？
该策略可能会忽略一些可能逆转的股票，并且在市场大盘下跌的情况下，对于弱势股票会存在过高的持仓风险。
如何优化？
可以结合其他的技术指标去选股，如能量潮、KDJ、MACD等，在综合考虑多个指标的情况下选股，可以提高选股精度，并且需要考虑资金管理策略，如设定止损点、分散投资等，降低风险。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万且收盘价在布林带的上轨和中轨之间的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
// 计算布林带
UPPER = MA(CLOSE,M)
STDDEV = STD(CLOSE,M)
MID = MA(CLOSE,M)
DOWN = MID - N*STDDEV
UPPER = MID + N*STDDEV
// 判断收盘价是否处于布林带上轨和中轨之间
CLOSE > MID AND CLOSE < UPPER
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：收盘价在布林带上轨与中轨之间
close_data = ts.get_hist_data(now_data.index[0])['close']
UPPER = close_data.rolling(window=20).mean() + 2 * close_data.rolling(window=20).std()
MID = close_data.rolling(window=20).mean()
boll_bool = (close_data > MID) & (close_data < UPPER)
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & boll_bool
# 筛选结果
final_result = ts.get_stock_basics().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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