问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MA5金叉MA10以及下午大单净流入的股票。通过技术面、市场状况和资金流向指标来筛选股票。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了技术面、市场状况和资金流向三个方面。振幅大于1、周线MA5金叉MA10属于技术面指标，可以筛选出技术面相对良好的股票。下午大单净流入则考虑了资金流向的因素，可以找到一定受资金青睐的股票。本选股逻辑综合考虑了多方面因素，可以选择出相对优秀且具有潜在上涨空间的股票。
有何风险？
该选股策略选股条件相对固定，无法适应市场状况的变化。同时资金流量的影响可能存在不确定性和波动性。
如何优化？
可以适时调整选股条件，加入更多的技术面、市场状况和资金流向指标，如换手率、流通市值、资金净流入等，来更好地评估股票的可选性和价值。可以结合市场情况和个人经验，选用适当的指标和条件，灵活地选择股票。
最终的选股逻辑
本选股逻辑的选股策略是振幅大于1、周线MA5金叉MA10以及下午大单净流入的股票。在实际使用中，可以根据市场情况和自己的实际需求对选股逻辑进行调整和优化。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅公式：
- Amplitude = (HIGH - LOW) / PRE_CLOSE
- 均线公式：
- MA(N) = SUM(CLOSE, N) / N
- 大单流入公式：
- BigInFlow = IF((CLOSE-OPEN)/OPEN>0.05 and AMOUNT/VOL>1000,1,0)
- 下午大单流入公式：
- BigInFlow_Afternoon = SUM(BigInFlow*VOL, N) / (SUM(VOL, N) * 100)
- 满足条件公式：
- condition = (amplitude > 0.01) & (ma5 > ma10) & (big_in_flow_afternoon > 0.05)
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
PRO = ts.pro_api('your_token')
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in PRO.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,circ_mv,total_mv,pe,pb,area,list_date')['ts_code']:
if code.startswith('300') or code.startswith('688'):
continue
df = PRO.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date=datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,amount,pre_close,vol')
if len(df) == 0:
continue
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['pre_close']
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
big_in_flow = (df['close'] - df['open']) / df['open'] > 0.05 & df['amount'] / df['vol'] > 1000
big_in_flow_afternoon = (df['vol'] * big_in_flow).rolling(N).sum() / (df['vol'].rolling(N).sum() * 100)
if amplitude > 0.01 and ma5[-1] > ma10[-1] and big_in_flow_afternoon[-1] > 0.05:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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