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，且连续3天以上大单净量大于0.05的股票。
选股逻辑分析
本选股策略考虑了大单净量，大单交易是市场资金流动的重要体现，连续3天以上大单净量大于0.05，说明该股票在近期内受到主力资金的持续关注和认可。此外，该选股策略还结合了技术分析中的振幅大于1和昨日非涨停板两个指标，有望捕捉市场机会。
有何风险？
该选股策略忽略了公司基本面和财务状况等因素，只针对近期交易情况进行选股，可能忽略了潜在风险。同时，大单净量标准设置过高，选取到的股票数量较少，适合短期交易，不适合追求长期投资的机构或个人。
如何优化？
可以结合其他技术指标、公司基本面和财务状况等因素进行筛选，如相对强弱指数、市盈率等。此外，可以根据大单净量标准进行灵活调整，以适应不同市场环境的变化。
最终的选股逻辑
本选股策略结合了技术分析和大单交易情况，选取振幅大于1、昨日非涨停板，且连续3天以上大单净量大于0.05的股票，为捕捉短期交易机会提供参考。
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，同花顺指标代码如下：
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、连续3天以上大单净量大于0.05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"]:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=yesterday, end_date=today)
if len(daily_data) >= 3 and daily_data.iloc[-1]["vol"] / daily_data.iloc[-1]["turnover_rate"] >= 500000 \
and daily_data.iloc[-2]["vol"] / daily_data.iloc[-2]["turnover_rate"] >= 500000 \
and daily_data.iloc[-3]["vol"] / daily_data.iloc[-3]["turnover_rate"] >= 500000 \
and daily_data.iloc[-3]["turnover_rate"] > 1 \
and daily_data.iloc[-2]["close"] > daily_data.iloc[-2]["high"] * 0.98 \
and daily_data.iloc[-2]["close"] < daily_data.iloc[-2]["high"] * 0.99 \
and daily_data.iloc[-2]["close"] > daily_data.iloc[-2]["low"] \
and daily_data.iloc[-2]["close"] > daily_data.iloc[-3]["close"]:
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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