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，今日最大跌幅＜-4且＞-5的股票。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术分析和市场表现，使用振幅、大单净量等技术指标筛选出股票，同时加入涨跌幅作为市场表现指标的参考，使用市场表现作为参考确定入选股票。
有何风险？
本选股策略的风险在于，涨跌幅可能被短期行情所影响，可能不足以反映出该公司的全面情况和公司的长期价值，同时该股票可能存在利空因素、市场变化等原因导致选股结果的不准确性。
如何优化？
可在涨跌幅基础上加入其他市场表现指标，如成交量、换手率等指标，结合多维度进行量化选股，提高策略的准确性和稳定性。
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，今日最大跌幅＜-4且＞-5的股票。
同花顺指标公式代码参考
暂无同花顺指标代码。
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：今日最大跌幅＜-4且＞-5
df = df[(df['LOW'] / df['PREV_CLOSE'] - 1 < -0.04) & (df['LOW'] / df['PREV_CLOSE'] - 1 > -0.05)]
# 加入更多的过滤条件
df = df[df['EPS'] > 0]
df = df[df['ROE'] > 10]
# 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。
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