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、连续3天以上大单净量大于0.05的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本选股策略除了振幅和成交量这两个波动性和流动性的因素外，还考虑了大单资金的买入行为。通过连续3天以上大单净量大于0.05的筛选条件，可以筛选出受到资金关注的股票。这一条件通常意味着市场存在比较确定的利好因素。因此筛选这类股票可以更好地减少风险。
有何风险？
和前一种选股逻辑相似，本策略也比较依赖资金因素。如果市场情绪有所波动，会导致大单净量无法稳定地达到0.05以上的水平。此外，连续3天以上的大单净量大于0.05的筛选条件，有可能会漏筛出一些表现较好的股票。
如何优化？
可以引入更多因素进一步筛选股票，如市场走势、公司业绩等。此外可以考虑合并不同的选股因素，以更好地挖掘市场的优势。
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、连续3天以上大单净量大于0.05的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
data = ts.get_hist_data('600000', start='2018-01-01', end='2018-12-31')
# 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['close']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：连续3天以上大单净量大于0.05
big_net_vol = (data['buy_sm_vol'] - data['sell_sm_vol']) / data['volume']
big_net_vol_bool = big_net_vol > 0.05
big_net_vol_bool2 = big_net_vol_bool.rolling(window=3).sum() >= 3
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & big_net_vol_bool2
# 输出结果
print(data[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？
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