问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))在0.5到2之间，并要求今日最低价小于昨日最低价。选股逻辑考虑了股票短期波动性和市场情绪，选取了具备一定走势特征的品种。
选股逻辑分析
本选股策略通过选取振幅大于1，同时以市场情绪和短期波动性为衡量标准，要求今日最低价小于昨日最低价，从而选出具有一定走势特征的品种。
有何风险？
本选股策略存在一些风险，主要表现在以下几方面：1.忽略了企业基本面的风险；2.选取的股票可能出现走势不稳定，存在调整风险；3.只关注了市场短期波动性，未考虑长期投资价值。
如何优化？
本选股策略可以引入更多的价值投资指标，如PE、PB等，从不同角度考虑企业基本面的风险。同时，应尽量避免追涨杀跌，对选出的股票要进行严格的风险控制。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))在0.5到2之间，并要求今日最低价小于昨日最低价，同时引入PE、PB等价值投资指标，构建综合考虑多种因素的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅=100*(最高价-最低价)/收盘价；
- 竞价成交量比率 = 今日竞价成交量 / 昨日成交量；
- 今日最低价 < 昨日最低价。
Python代码参考
import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status,total_mv,circ_mv,npr')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
if code.startswith("60") and code[:6] != "600" and code[:6] != "601":
continue
if pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='turnover_rate,amplitude,k')[0][0] * (pro.query('market_detail', trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='total_turnover')["total_turnover"][0] / pro.query('market_detail', trade_date=(datetime.today()-timedelta(1)).strftime('%Y%m%d'), fields='total_turnover')["total_turnover"][0]) <= 0.5 or pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='turnover_rate,amplitude,k')[0][0] * (pro.query('market_detail', trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='total_turnover')["total_turnover"][0] / pro.query('market_detail', trade_date=(datetime.today()-timedelta(1)).strftime('%Y%m%d'), fields='total_turnover')["total_turnover"][0]) >= 2:
continue
if len(pro.query('daily', ts_code=code, trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='low'))==0 or len(pro.query('daily', ts_code=code, trade_date=(datetime.today()-timedelta(1)).strftime('%Y%m%d'), fields='low'))==0:
continue
if pro.query('daily', ts_code=code, trade_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'), fields='low')["low"][0]>=pro.query('daily', ts_code=code, trade_date=(datetime.today()-timedelta(1)).strftime('%Y%m%d'), fields='low')["low"][0]:
continue
selected_stocks.append(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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