问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、机构动向大于0、现量大于1万手、高开的股票作为选股对象。
选股逻辑分析
该选股策略结合了股票的短期走势、机构动向、成交量和技术指标等多方面因素，旨在挖掘有上升空间和热度的股票。其中，振幅大于1可以筛选出波动剧烈的股票；机构动向大于0可以选出机构资金的热点投资品种；现量大于1万手可以看出市场关注度高的股票；高开可以反映出市场情绪和赚钱效应等。
有何风险？
该选股策略依然侧重短期市场走势和技术指标，忽略了股票公司的基本面因素和长期潜力等，存在一定风险。此外，现量大于1万手的筛选条件可能会出现异动炒作等短期因素影响，需要进一步辨别。
如何优化？
可以加入更多的市场和公司基本面指标，如资产负债率、利润率、盈利预测等，更全面地评估股票价值和潜在风险。另外，建立合理的风控机制，对筛选结果进行风险控制和分散化投资，降低整体风险。
最终的选股逻辑
在综合考虑市场走势、机构动向、成交量和公司基本面等因素的基础上，加入更多的指标和科学的技术，筛选出具备短期机会和长期投资价值的股票。
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
// 筛选现量大于1万手的股票
VOLUME = VOLUME / 10000
volume_bool = VOLUME > 1
// 筛选高开的股票
high_open_bool = OPEN / REF(CLOSE, 1) > 1.02
// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & volume_bool & high_open_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：机构动向大于0
fund_data = ts.fund_holdings(2020, 3)
sum_fund_net_amount = fund_data.groupby('code')['net_amount'].sum()
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
# 筛选条件3：现量大于1万手
volume_bool = today_data['volume'] > 10000
# 筛选条件4：高开
high_open_bool = today_data['open'] / today_data['settlement'] > 1.02
# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & volume_bool & high_open_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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