问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、9点25分涨幅小于6%的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面加入了振幅、大单净量等指标，同时将时间点限制在了开盘后的9点25分，限制股票的短期涨幅，以避免股票出现过度热点的情况。振幅指标比较稳定，在市场热度较高时也能够筛选出比较优秀的股票，大单净量则可以反映市场资金的入场情况，而涨跌幅则可以反映近期市场风向。
有何风险？
本选择策略同样存在主观性和时间性，同时仅仅靠一个指标难以对股票进行全面、深入的判断。因此，在实际应用中，仍需考虑综合因素、精细化的策略设计，来优化选取的选股空间。同时，股市经常受到各种政策和市场风险的影响，因此需要及时调整和优化策略。
如何优化？
可以综合加入其他技术面和基本面指标，比如MACD、RSI、P/E等，进行更加全面的筛选。同时，可根据市场情况和个股表现，及时调整策略进行优化，避免盲目跟从选股策略而出现错误决策。最后，再结合长时间的回测，来优化和验证选股策略，提高其准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
本选股策略的筛选逻辑为：振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、9点25分涨幅小于6%的股票。
同花顺指标公式代码参考
无法提供通达信指标公式。
Python代码参考
import pandas as pd
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['A'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[(abs(df['HIGH'] - df['PREV_CLOSE']) > df['A']) & (abs(df['LOW'] - df['PREV_CLOSE']) > df['A'])]
# 筛选条件2：连续3天以上大单净量大于0.05
df['VOL_NVI'] = (df['NET_VOLUME'] / df['VOLUME']).rolling(3).sum()
df = df[df['VOL_NVI'] > 0.05]
# 筛选条件3：9点25分涨幅小于6%
df['PERCENT_CHANGE'] = (df['OPEN'] - df['PREV_CLOSE']) / df['PREV_CLOSE']
df = df[df['PERCENT_CHANGE'] < 0.06]
# 输出选股数据
print(df)
## 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？
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