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和规模在2亿以上的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在原有基础上增加了规模条件的筛选，以考虑到股票的市场地位和经营实力。振幅和大单净量仍是考虑技术面和资金面的重要指标，在综合考虑之后可以选择具有良好投资潜力的个股。
有何风险？
本选股策略的风险在于规模指标可能受到时间变化和行业差异的影响，存在一定主观偏差和时间差异性。
如何优化？
可以加入其他基本面指标，比如营收增长率、净利润增长率、分红率等，进行更加全面的基本面筛选。同时，在规模指标上可以考虑结合行业数据，或通过指数加权的方式来更好地估计市场地位和企业实力的影响。
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和规模在2亿以上的股票。
同花顺指标公式代码参考
C > MA(C,10) AND MA(C,10) / MA(C,30) > 1.1 AND REF(RELATION(C, VOL), 1) >= 0.8 AND RANK(C, -VOL/C) < 20 AND CODE.INDEX('SH') AND LD >= 2e8
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：规模在2亿以上
df = df[df['CODE'].str.startswith('SH')]
df = df[df['LD'] >= 2e8]
# 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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