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、反包的股票作为选股对象。
选股逻辑分析
该选股逻辑提供了三个筛选条件：振幅大于1、机构资金动向大于0、反包。其中振幅大于1可以筛选出波动性大的股票，机构资金动向大于0可以作为市场情维度的参考，反包可以作为技术分析的工具进行辅助分析，结合以上因素进行选股，能够较为准确地找出潜在的高增长股票。
有何风险？
该选股策略存在可能忽略了基本面和市场趋势的风险，过于依赖技术分析而忽略了企业的财务和市场基本面的变化。同时，反包作为技术指标，其判断依据较为主观，存在一定的误差。
如何优化？
可以引入更多的指标和条件作为筛选因素，例如 PE、PB、ROE 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。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、机构资金动向大于0、反包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
// 筛选反包的股票
vmax_fund = VMAX(HIGH, 12)
vmin_fund = VMIN(LOW, 12)
diff_fund = vmax_fund - vmin_fund
vma_fund5 = MA(diff_fund, 5)
vma_fund10 = MA(diff_fund, 10)
vma_cond = CROSS(vma_fund10, vma_fund5) OR CROSS(vma_fund5, vma_fund10)
reverse_bool = EXIST(vma_cond, 1)
// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & reverse_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：反包
vmax_fund = today_data['high'].rolling(window=12).max()
vmin_fund = today_data['low'].rolling(window=12).min()
diff_fund = vmax_fund - vmin_fund
vma_fund5 = diff_fund.rolling(window=5).mean()
vma_fund10 = diff_fund.rolling(window=10).mean()
reverse_bool = (vma_fund5 > vma_fund10) & (vma_fund5.shift(1) <= vma_fund10.shift(1))
# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & reverse_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。
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