问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板和昨天3连板的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
振幅大于1可以筛选出波动性较大的股票，有更大的投资机会；昨日非涨停板是为了避免选出快速上涨过程中不稳定的股票；昨天3连板表示股票连续上涨，反映了市场情绪的推动和企业的业绩增长。
有何风险？
本选股策略忽略了公司基本面、财务分析、行业因素等方面的影响，可能存在投资风险。同时，连续上涨的股票可能出现短期调整或者大幅调整，投资者需要注意风险控制。
如何优化？
可以结合公司基本面、财务分析、行业因素和市场情况等方面进行综合考虑和筛选，构建合理的投资组合，降低投资风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板和昨天3连板的股票作为投资标的，并综合考虑公司基本面、财务分析、行业因素和市场情况进行筛选，选取具有价值潜力和稳健性的股票，同时构建多样化的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
IF((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND PREVCLOSE<REF(HIGH,1) AND
REF(CLOSE,1) > REF(CLOSE,2) AND REF(CLOSE,2) > REF(CLOSE,3),1,0)
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for ts_code in quote["ts_code"]:
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='2 days ago', end_date='today', fields='trade_date,close,open')
if ts_code[:2] != "BJ" and ts_code.startswith("6") or ts_code.startswith("0") or ts_code.startswith("3") and ((stock_data["close"] / stock_data["open"] - 1) > 0.01).sum() > 0 and stock_data["close"].pct_change().rolling(3).apply(lambda x: x[-3] > x[-2] > x[-1]).iloc[-1]:
selected_stocks.append(ts_code)
if len(selected_stocks) == n:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
