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、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10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；近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10可以指示出股票近期有较强的上涨动力。
有何风险？
本选股策略忽略了公司基本面和行业因素对股价的影响；同时对于不同股票上涨趋势的时间跨度、整体行情走势等方面的考虑不足，可能存在一定的投资风险。
如何优化？
可以结合公司基本面和行业因素进行综合分析和筛选，同时考虑市场情况和宏观经济因素，分散投资风险，搭建多样化的投资组合。
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、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票作为投资标的，同时结合公司基本面和行业因素进行综合分析和筛选，选出具有高成长性和价值潜力的个股，同时搭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 COUNT(C/C[1]>1.1,25)>0,1,0)
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='25 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) > 0.1).sum() > 0:
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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