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、近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10。
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。而25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10则是从股票近期表现角度筛选，考虑股票上涨的趋势。通过综合考虑多方面因素，选取符合条件的个股，有望获得较好的收益。
有何风险？
本策略忽略了基本面和公司业绩等因素，选出的股票可能只是短期热点，难以持续走强。同时，单一的技术指标筛选可能不能全面反映出股票的趋势，可能会出现被忽略的优质股票。
如何优化？
可以引入更多的选择性因素，如市场行情的整体环境、股票所处行业的趋势、公司的财务状况等，以更为全面的方式分析股票的涨跌幅。同时，可以采用更加科学合理的算法对股票的选取进行量化标准化，以提高选股的成功率和收益率。
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、近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10。
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：近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10
df['CLOSE_T-25'] = df['CLOSE'].shift(25)
df['PREV_25DAYS_PERCENT'] = (df['CLOSE'] - df['CLOSE_T-25']) / df['CLOSE_T-25']
df = df[df['PREV_25DAYS_PERCENT'] >= 0.1]
# 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？
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