问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、按个股热度从大到小排序名、10日涨幅大于0小于35。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票市场交易活跃度较高；
- 按照个股热度从大到小排序：表示选股的股票具有一定的市场认可度和投资价值，存在较高的投资机会；
- 10日涨幅在0到35之间：表示该股票近期走势尚不错，但不排除波动性较大的风险。
综合以上条件，可以选择符合条件的股票具有一定的投资价值和潜力，但同时存在一定的风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 振幅常常会随着市场变化而发生变动，过于依赖振幅指标可能导致选股看似合理，但实际并未能够获取较高收益；
- 只考虑10日涨幅可能难以准确判断股票未来的走势，存在一定的投资风险。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 引入更多的经济和市场因素，如行业政策、财务指标、市盈率等，以更全面的角度评估股票投资价值；
- 结合技术分析和基本面分析，加强研究个股和行业特点，重视研究股票过去表现的细节，以深入了解其具体的业务模式、市场竞争情况等细节；
- 在进行选股操作时，必须密切关注市场变动，及时调整股票仓位和风险控制策略。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：
在符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序名、10日涨幅大于0小于35的具体要求下，通过综合分析股票的基本面、行业情况、市场波动情况等多方面因素，选出具有较高投资价值和长期潜力、盈利能力稳健的股票，并进行相应的买入操作。在买入操作时，注意市场波动并设立风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01
- 个股热度指标：
个股热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
- 10日涨幅指标：
10日涨幅：
STOCK_DAY_A2 = MA(REF(CLOSE, 2), 10)
- 组合筛选条件：
筛选获得符合条件的股票：
LEFT(CODE, 2) == ‘60’ AND SORT_BY_DESC(stock_heat/) AND ((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01 AND MA(REF(CLOSE, 2), 10) > 0 AND MA(REF(CLOSE,2),10) < 0.35
python代码参考
# 振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1)
amplitude_filter = amplitude > 0.01
# 个股热度指标
stock_heat = sort_by_desc(stock_heat)
# 10日涨幅指标
daily_return = ref(close, 2) / ma(ref(close, 2), 10) - 1
daily_return_filter = (daily_return > 0) & (daily_return < 0.35)
# 筛选股票代码以60开头的股票
code_filter = left(code, 2) == '60'
# 组合筛选条件
final_filter = amplitude_filter & stock_heat & daily_return_filter & code_filter
# 选股
selected_stocks = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.pe_ratio, valuation.pb_ratio, income.net_profit_ratio,
indicator.ma10, indicator.turnover_ratio
).filter(
valuation.pe_ratio < 20,
valuation.pb_ratio < 3,
income.net_profit_ratio > 0.1,
final_filter,
).order_by(
stock_heat.desc()
).limit(
10
), date=None)
注意：以上代码仅为参考，具体实现时需要根据实际数据情况进行适当修改。
## 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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