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、机构动向大于0的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从技术面和基本面入手，选取振幅较大、短期震荡下的股票，并注重机构资金的动向，筛选出受到机构资金青睐的品质优良的股票。具体来说，选取满足昨日非涨停板，且机构持股比例有增持或不变情况的的股票。
有何风险？
该选股策略仍然偏向于技术面选股，存在选中低质量公司的风险；同时，完全依赖机构资金的动向，可能会被机构造成的市场影响误判。
如何优化？
同样可以综合加入其它技术指标和基本面因素，结合个人风险和收益要求，设置相应的买入点和卖出点。另外，机构不一定是长期持有的，考虑引入机构调仓周期的因素，可以得到更精确的机构动向信息。
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、机构动向大于0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
本选股策略同样依赖于股票的技术指标和基本面因素，同花顺指标代码如下：
机构动向大于0：ORG_NET_BUY_VOL > 0
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、机构动向大于0的股票
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date')
quote = quote[quote["market"].isin(["主板", "中小板", "创业板"])]
for ts_code in quote["ts_code"]:
org_holding = pro.top10_holders(ts_code=ts_code, start_date=yesterday, end_date=today)
org_net_buy = org_holding[org_holding["holder_name"].str.contains("机构")]["change_vol"].sum()
stock_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date="20000101", end_date=today)
if len(stock_data) > 1 and stock_data["high"].max() != stock_data["low"].min()\
and stock_data.iloc[-2]["close"] > stock_data.iloc[-2]["low"] \
and org_net_buy > 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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