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、外盘/内盘大于1.3的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在从技术面和资金面共同来考虑选股，首先振幅大于1、昨日非涨停板的股票一般有较大的股价波动性和市场活跃度，然后根据当日股票外盘与内盘的比值，来判断股票是否受到外部机构资金的追捧。如果外盘/内盘大于1.3，则认为该股票受到外部机构资金的追捧，有望成为市场热点。
有何风险？
该选股策略同样忽略了公司的基本面因素，例如业绩、估值等，存在选中低质量公司的风险。此外，由于该选股策略依赖于股票的统计指标，对于某些非常规交易或者股市异常波动情况下，选股策略可能会出现不准确的情况。
如何优化？
可以考虑加入其他技术指标，例如RSI、MACD等，并且对于选股的条件进行更加细致地筛选，提高股票的准确性和稳定性。同时，可以引入公司基本面指标，以综合判断股票的投资价值。还可以通过机器学习方法对选股因子的权重进行优化。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、外盘/内盘大于1.3的股票，作为买入信号，策略持有期可以根据个人风险和收益要求灵活调整。
同花顺指标公式代码参考
本选股策略主要依赖于股票的振幅、外盘、内盘等技术指标，同花顺指标代码如下：
振幅：(HIGH-LOW)/C>0.01
外盘：(AMOUNT-VOLUME)/VOLUME>1.3
内盘：(AMOUNT-VOLUME)/VOLUME<1
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 = []
today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
yesterday = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, count=2)["cal_date"].values[0]
# 筛选出振幅大于1、昨日非涨停板、外盘/内盘大于1.3的股票
quote = pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='U')
quote = quote.append(pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='D'))
quote = quote[quote["ts_code"].str.startswith("60")]
quote = quote.merge(pro.daily(trade_date=today, fields='ts_code, close, amount, volume'), on="ts_code")
quote = quote.merge(pro.daily(trade_date=yesterday, fields='ts_code, amount, volume'), on="ts_code")
quote = quote[quote["amount_x"] != 0]
quote = quote[quote["volume_x"] != 0]
quote["amplitude"] = (quote["high"] - quote["low"]) / quote["close"]
quote["up"] = (quote["close"] - quote["pre_close"]) / quote["pre_close"]*100 > 0
quote["super"] = (quote["amount_x"] - quote["volume_x"] * quote["open"]) / quote["volume_x"] > 1.3
quote = quote[quote["amplitude"] > 0.01]
quote = quote[quote["up"] == True]
quote = quote[quote["super"] == True]
selected_stocks.extend(quote["ts_code"].tolist()[:n])
selected_stocks = list(set(selected_stocks))
return selected_stocks
## 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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