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之间的股票，并且加入大单净量排行的条件进行筛选。大单净量排行可以确定资金流向，有可能会带动股票价格上涨。
选股逻辑分析
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之间的股票，并且加入大单净量排行的条件。这些条件可以确定选股范围，并且是适合在市场处于热点行情的时候选出活跃的股票。
有何风险？
该选股策略仅从技术面和资金面出发，未考虑股票的基本面等因素。大单净量排行也可能会受到市场短期资金流入或流出的影响，存在一定的不确定性。
如何优化？
为了提高选股策略的准确性，可以加入股票的市值、股票板块、业绩等因素。此外，可以考虑加入股票的PE、PB等指标来筛选出具有潜力的股票。
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之间的股票，并且加入大单净量排行的条件。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：(HHV(HIGH,20)-LLV(LOW,20))/REF(CLOSE,1)>0.01 AND (VOL/MA(VOL,5)-REF(VOL/MA(VOL,5),1))100>5 AND C>=C11.05 AND V>=1000000 AND LARGEONE
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
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')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
db = pro.daily(ts_code=code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime("%Y%m%d"),
end_date=datetime.now().strftime("%Y%m%d"), fields='open,high,low,close,vol')
if db.empty or len(db) < 250:
continue
# 筛选条件
db['amplitude'] = (db['high'] - db['low']) / db['close']
db['turnover_ratio'] = db['vol'] / (db['vol'].sum() / len(db))
db_selected = db[(db['amplitude'] > 1) & (db['turnover_ratio'] * (db['vol'].shift() / db['vol'].shift(2)) > 0.5) & (db['turnover_ratio'] * (db['vol'].shift() / db['vol'].shift(2)) < 2) & (db['vol'] >= 1000000) & (db['close'] >= db['close'].shift(1) * 1.05)]
if not db_selected.empty:
selected_stocks.append({'code':code, 'last_close': db.iloc[-1]['close']})
# 根据收盘价排序选择前n个股票
df = pd.DataFrame(selected_stocks)
df_selected = df.sort_values('last_close', ascending=False)[:n]
selected_stocks = list(df_selected['code'])
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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