问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、机构资金动向大于0、K线的K值小于20的股票作为选股对象。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅大于1、机构资金动向大于0的基础上，又加入了K线的K值小于20这一条件，可以将过度买入的股票进行筛选，具有一定的针对性。
有何风险？
该选股策略忽略了股票对应的实际行业和市场周期等基本面因素的影响，过于依赖技术指标，存在一定的盲目性和不可控因素。同时，K线中的K值只是技术指标之一，其不一定能够准确地反映出股票的实际涨跌情况。
如何优化？
可以通过引入其他市场因素作为筛选条件，例如流通市值、市盈率等财务指标，以及行业竞争力等因素，以减少技术指标的盲目性。同时需要根据市场情况和投资者需求动态调整筛选条件，避免过度依赖技术指标。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、机构资金动向大于0、K线的K值小于20的股票作为选股对象，并综合考虑其他关键因素。
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 > 1
// 筛选机构资金动向大于0的股票
FUND_NET_AMOUNT = IF(NETFAMOUNT>0,NETFAMOUNT,0)
sum_fund_net_amount = SUM(FUND_NET_AMOUNT, 5)
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
// 筛选K线的K值小于20的股票
K,D = KDJ(9, 3, 3)
k_bool = K < 20
// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & k_bool
// 输出筛选结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 1
# 筛选条件2：机构资金动向大于0
fund_data = ts.fund_holdings(2020, 3)
sum_fund_net_amount = fund_data.groupby('code')['net_amount'].sum().fillna(0)
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
# 筛选条件3：K线的K值小于20
kdj_data = ts.kdj('000001', 9)
k_bool = kdj_data['k'] < 20
# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & k_bool
# 输出筛选结果
final_result = today_data.loc[result].sort_values(by=["turnoverratio"],ascending=False)
print(final_result)
注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
