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、竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
振幅大于1可以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不稳定的股票；竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万可以筛选出有较强买入动能的股票。
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，特大单的交易量较大，可能面临资金流动性风险及大额资金操作风险。另外，振幅大的股票也存在一定的市场风险。
如何优化？
可以加入其他技术指标来辅助选股，如KDJ、RSI等，综合考虑多个指标的共同表现，避免过度依赖单个指标。同时，可以加入公司基本面和财务分析等因素，进行综合筛选，选取稳健性更强的股票。对于特大单的筛选，可以加入资金流动性和交易品种等影响因素进行考虑。
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、竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万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，构建多样化的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
竞价大单：BUY1 >= 1000 AND ABS(UP_DOWN_LIMIT - OPEN) / OPEN < 0.005
竞价特大单：BUY1 >= 5000 AND ABS(UP_DOWN_LIMIT - OPEN) / OPEN < 0.015
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
quote_data = pro.quotes(ts_code=ts_code, start_date='2 days ago', end_date='today', fields='date,open,close,high,low,pre_close,change,vol,buy1,buy2,sell1,sell2')
if ts_code[:2] != "BJ" and ts_code.startswith("6") or ts_code.startswith("0") or ts_code.startswith("3") and ((quote_data["close"] / quote_data["open"] - 1) > 0.01).sum() > 0 and quote_data["close"].pct_change().iloc[-1] < 0 and (quote_data["buy1"] >= 1000).any() and (quote_data["buy1"] >= 5000).sum() > 0.7:
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。
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