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、并且量比大于1.5、小于6的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要侧重于技术面的选股指标，选股条件为振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、量比大于1.5、并且量比小于6。振幅指标可以体现出股票的价格波动情况，大单净量指标则侧重于资金流入情况，而量比指标则是判断市场交易活跃度的重要指标。
有何风险？
在极端情况下，股票的振幅和量比可能会因不可控因素迅速变化，从而导致选股结果超出原本期望的范围。此外，该选股策略过度侧重于技术面指标，忽略了股票的基本面因素，存在一定风险。
如何优化？
可以进一步综合考虑其他技术面和基本面的指标，并加入风险控制策略，以避免不可预测情况的影响。对于技术面指标的选择，可以尝试筛选更为准确、具有预测性、并且稳定的指标，来加强选股的有效性和准确性。此外，为了实现系统化的量化选股策略，可结合更为科学的投资方法，例如因子分析、机器学习、深度学习等方法，来增强模型的可靠性。
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、量比大于1.5、并且量比小于6的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-PREV),ABS(LOW-PREV))
- 大单净量：SUM(IF(NETVOLUME>0,NETVOLUME,0),3)
- 量比：VOLUME / MA(VOLUME, 5)
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['NET_VOLUME_3DAYS'] = df['NET_VOLUME'].rolling(3).sum()
df = df[df['NET_VOLUME_3DAYS'] > 0.05]
# 筛选条件3：量比大于1.5且小于6
df['VOLUME_RATIO'] = df['VOLUME'] / df['VOLUME'].rolling(5).mean()
df = df[(df['VOLUME_RATIO'] > 1.5) & (df['VOLUME_RATIO'] < 6)]
# 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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