问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、反包，选出符合条件的个股。在每日开盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样是基于三个条件进行选股，振幅大于1说明股票波动较大，机构抄底则说明机构看好股票的价值。反包则意味着股价经过波动后有较大的上涨空间。这三个条件相互结合，能够较为全面地筛选出符合条件的股票，寻找有潜力的投资标的。
有何风险？
选择股价波动大、具有一定上涨空间的股票，带来的是较大的风险，投资者需注意风险控制。同时，不同产品、不同市场期情况下，选股条件的适用性可能不同，需要灵活处理。
如何优化？
可以适当引入其他指标，如市盈率、市净率、收益、成交量等，多维度综合评估股票的投资价值。同时，需要对不同的指标进行排序和加权，赋予不同的权重，以提高选股策略的可靠性和实用性。
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）和反包（CLOSE > REF(MAX(HIGH,LOW),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；
反包：CLOSE > REF(MAX(HIGH,LOW),1)；
最终选股条件：SYNJZ('AMO',5) > 1 AND ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 AND CLOSE > REF(MAX(HIGH,LOW),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
# 反包
condition3 = CLOSE > REF(MAX(HIGH,LOW),1)
selected_data = stock_data[condition1 & condition2 & condition3].index.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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