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、换手率在2%到9%之间的股票。
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，同时也加入了基本面指标——换手率。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。而换手率这一指标，则可以反映市场对于该股票的交易活跃程度是否属于一个合理的区间范围。
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。
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，借助机器学习等技术手段，去更好的捕捉股票运作的规律。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、换手率在2%到9%之间的股票。
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：换手率在2%到9%之间
df = df[(df['TURNOVER_RATIO'] > 2) & (df['TURNOVER_RATIO'] < 9)]
# 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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