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、昨日成交额大于6千万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、涨停板和成交额等因素，选取振幅大于1、昨日非涨停板、昨日成交额大于6千万的股票。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；昨日成交额大于6千万则体现了股票受到市场关注程度，具备估值上升的潜力。
有何风险？
该选股策略仅考虑了技术因素和市场关注程度，忽略了公司基本面和财务数据等内部因素，选出来的标的不一定具有长期投资价值。另外，选股指标的设定可能需要针对不同时期的市场环境进行调整。
如何优化？
将振幅、成交额等技术指标和PE、PB等基本面因素进行综合考虑，选出综合表现良好的标的。同时考虑市场热点、政策变化等因素，适时进行调仓、换股等操作。
最终的选股逻辑
本选股策略综合考虑了技术指标和市场关注程度，选取振幅大于1、昨日非涨停板、昨日成交额大于6千万的股票。同时，需要考虑公司基本面等内部因素的影响，以及市场热点和政策变化等外部因素的影响，进行维持和优化操作。
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 = []
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]
# 振幅大于1、昨日非涨停板、昨日成交额大于6千万
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=yesterday, end_date=today)
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[-2]["close"] > trade_data.iloc[-2]["low"]\
and trade_data.iloc[-2]["vol"] >= 60000000\
and len(pro.daily_basic(ts_code=ts_code, trade_date=yesterday, fields="ts_code")) > 0:
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？
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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