问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、前25天有涨停，选出符合条件的个股。在每日开盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略是基于三个条件进行选股，同时在前25个交易日内有涨停。振幅大于1说明股票波动较大，机构抄底则说明股票价值被机构认可，前25天内有涨停表明股票有一定的走势机会。综合这些条件，筛选股票时可以提高成功几率。
有何风险？
可能会因为市场大环境或股票自身变化导致条件无效，同时此逻辑选股条件过多，选出的个股可能没有较好的投资价值，存在一定风险。
如何优化？
可以根据市场表现适度减少选股条件，或将一部分指标应用于其他领域，提高多方面的指标表现。也可以引入其他非结构化数据对选股策略进行修正优化。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO',5) > 1）、机构抄底（ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0）和前25天有涨停（ZTGCOUNT() >= 1），选出符合条件的个股。在每日开盘后选股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 5) > 1 ；
机构抄底：ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 ；
前25天有涨停：ZTGCOUNT() >= 1 ；
最终选股条件：SYNJZ('AMO', 5) > 1 AND ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 AND ZTGCOUNT() >= 1。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 振幅大于1
condition1 = SYNJZ('AMO', 5) > 1
# 机构抄底
org_data = ts.get_hist_data('600519', '20210901', '20211001')
org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] = org_data['turnover'] - org_data['volume']
org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY'] = org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'].shift(1)
condition2 = abs(org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] - org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY']) > 0
# 前25天有涨停
stock_data = ts.get_k_data('000001', '2021-06-01', '2021-10-01')
stock_data['PCT_CHG_FLAG'] = stock_data['pct_chg'].apply(lambda x: 1 if x >= 9.92 else 0)
stock_data['ZTGCOUNT'] = stock_data['PCT_CHG_FLAG'].rolling(window=26, min_periods=1).sum() - stock_data['PCT_CHG_FLAG']
condition3 = stock_data['ZTGCOUNT'] >= 1
# 获取符合条件的股票
selected_data = stock_data[condition1 & condition2 & condition3]['code'].tolist()
return selected_data
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股可结合具体情况进行适度修改。
## 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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