问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑振幅、涨停板和当天的价格波动等因素，选取振幅大于1、昨日非涨停板、今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票作为投资标的。振幅代表了股票价格波动的强度，能够有效识别短期波动较大的标的；昨日非涨停板则排除了热点过于明显的股票，提高了投资的独立性和灵活性；今日最大跌幅在-4%到-5%之间可以反映出当天的市场情绪和价格波动情况。
有何风险？
该选股策略可能选中的标的具有较大的风险，因为价格波动可能导致较大的损失。同时，该策略忽略了公司基本面和财务数据等内部因素的影响，可能选中的标的不具备长期投资价值。最大跌幅的选择范围过窄，容易将市场反弹机会错过。
如何优化？
综合考虑公司基本面和财务数据等内部因素和市场情况，选出表现优异且长期投资价值的标的。同时，适当扩大最大跌幅的选择范围，可以增加市场反弹机会。需要注意风险控制，根据投资风险偏好和资金规模进行合理的选股。
最终的选股逻辑
本选股策略综合考虑了技术指标和市场情况，选取振幅大于1、昨日非涨停板、今日最大跌幅在一定范围内的股票。同时，需结合公司基本面和财务数据等内部因素和市场情况，选出表现优异且长期投资价值的标的，较为合理地控制投资风险。
同花顺指标公式代码参考
暂无同花顺指标参考。
python代码参考
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
# 振幅大于1、昨日非涨停板、今日最大跌幅在-4%到-5%之间
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date')
for ts_code in quote["ts_code"]:
trade_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date="20210101")
if len(trade_data) >= 2 and trade_data.iloc[-2]["close"] > trade_data.iloc[-2]["high"] * 0.98\
and trade_data.iloc[-2]["close"] < trade_data.iloc[-2]["high"] * 0.99\
and trade_data.iloc[-1]["pct_chg"] < -4 and trade_data.iloc[-1]["pct_chg"] > -5:
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks[:n]
## 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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