问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取以下股票：振幅大于1、昨日主力控盘、连续3天以上大单净量大于0.05的股票。此选股策略重点关注市场交易量和机构的投资动向，以期能在短期内获得一定的收益。
选股逻辑分析
该选股策略通过筛选振幅、主力控盘、大单净量等因子，选出有较大波动空间和投资机会的股票。同时，通过连续3天以上大单净量大于0.05，确认股票为机构资金的追捧对象，具有相对较高的投资价值。
有何风险？
该选股策略存在一定风险，主要是在连续3天以上大单净量都大于0.05时，可能已经是股价上涨的后期阶段，此时入场风险增加。
如何优化？
可以考虑加入更多的技术面指标，比如均线、相对强弱指标等，以更全面地了解股票的趋势和变化。同时，也可以结合基本面分析内容，比如股票的财务指标、市场表现、行业趋势等，以更全面地了解股票的潜力和投资价值。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘、连续3天以上大单净量大于0.05的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import tushare as ts
amplitude_filter = 0.01
big_money_filter = 0.05
big_money_days = 3
def select_stock():
stock_list = ts.get_today_all()
selected_stocks = stock_list[stock_list["volume"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["amplitude"] >= amplitude_filter]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["turnoverratio"] >= 5]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["per"] >= 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["pb"] >= 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["circulating_market_cap"] > selected_stocks["total_market_cap"] / 2]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["holders"] > 0]
for code in selected_stocks.index:
big_money_count = 0
for days in range(1, big_money_days + 1):
df = ts.get_sina_dd(code, date=None, vol=5000, detail=False)
if df.empty:
break
big_money_net = df.groupby("type")["volume"].sum()[0] - df.groupby("type")["volume"].sum()[1]
if big_money_net > 0:
if big_money_net / 10000 >= big_money_filter:
big_money_count += 1
if big_money_count < big_money_days:
selected_stocks = selected_stocks.drop(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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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