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、北京A股除外。
选股逻辑分析
本选股策略在前面的选股条件基础上，加入了去除北京A股的条件，意在规避政策风险。同时，振幅和大单净量的选股条件可以较好地筛选出市场热点和投资机会。
有何风险？
此策略可能会过于依赖技术指标和市场热点，忽略财务和基本面等长期因素。同时，去除北京A股的条件可能会过于简单粗暴，而忽略了其他地区的政策风险。
如何优化？
应该综合考虑技术指标、基本面、政策风险等因素，以及股票的长期发展潜力和行业前景。同时，应该不断优化调整条件，以适应市场的变化和发展。
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、北京A股除外。
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['A'] = df.apply(lambda row: (row['CLOSE'] + row['OPEN']) / 2, axis=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：北京A股除外
df = df[~df['CODE'].str.startswith('600')]
# 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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