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、今日最低价小于昨日最低价的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1、大单净量大于0.05可以反映出市场情绪和资金的变化情况，同时今日最低价小于昨日最低价也表明股票处于下行趋势，短期内存在较大的下跌空间。通过综合考虑市场情绪、资金和价格趋势等多方面因素，筛选符合条件的个股，有望获得较好的收益。
有何风险？
本策略也忽视了公司业绩和基本面等因素，只依赖于交易数据，可能会忽视有些潜力股；同时，根据今日最低价是否小于昨日最低价来判断股票是否值得投资，存在较大的主观性，容易被短期利益误导。
如何优化？
同样可以引入更多别的指标，如财务指标、板块分析等更加综合的因素来进行选股。同时，在价格趋势方面，可以加入更加科学的指标如MACD、KDJ等来对股票趋势进行更加准确的判断。最终根据每个指标的权重综合进行选股。
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、今日最低价小于昨日最低价。
同花顺指标公式代码参考
无
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['AMPLITUTE'] = 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['AMPLITUTE']) & (abs(df['LOW'] - df['PREV_CLOSE']) > df['AMPLITUTE'])]
# 筛选条件2：连续3天以上大单净量大于0.05
df['NET_VOLUME_3DAYS'] = df['NET_VOLUME'].rolling(3).sum()
df = df[df['NET_VOLUME_3DAYS'] > 0.05]
# 筛选条件3：今日最低价小于昨日最低价
df = df[df['LOW'] < df['LOW'].shift(1)]
# 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？
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
