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、昨日非涨停板的股票为基本条件。
选股逻辑分析
该选股策略主要筛选了振幅较大、成交量较大、昨日未涨停的个股，目的是找出活跃、交易量较大，但相对较为稳健的股票。通过筛选涨停板，可以排除掉非正常的涨势，避免追涨杀跌，降低风险。
有何风险？
该选股逻辑的筛选标准相对简单，可能无法挖掘出一些具有潜力的股票，同时只从技术指标入手，对股票的基本面没有区分力度，存在一定风险。
如何优化？
可以增加基本面的筛选条件，如股票的财务指标、行业排名、公司管理水平等等。同时可以根据市场行情动态调整选股标准，减少风险。
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、昨日非涨停板的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
//计算振幅
(HIGH-LOW)/OPEN
//计算昨日成交额
REF(VOL,1)
//判断是否为涨停板
(CLOSE==UPPERLIMIT)
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
data = ts.get_stock_basics()
# 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：昨日非涨停板
last_day_data = ts.get_day_all('20190712') # 假设筛选日期为2019年7月12日
not_limit_up_bool = (last_day_data['close'] < last_day_data['upper_limit']) & (last_day_data['p_change'] != 0)
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & not_limit_up_bool & data_result
# 输出结果
print(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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