问财量化选股策略逻辑
本选股策略逻辑要求振幅大于1，10天内涨停天数大于2，以及大单净量排行。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
本选股逻辑通过要求振幅大于1、10天内涨停天数大于2以及大单净量排行条件可以判断出较高热度的股票，具有一定的针对性和选股策略的成功率。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- 大单净量排行会随市场买卖情况而变化，可能存在抓不到短时间内热门个股的风险；
- 大单净量单独使用作为选股条件可能会漏选其他具有潜力的个股；
- 选股过程中需要人工筛选是否符合选股条件，存在人为误差。
如何优化？
为了避免以上存在的风险，我们可以采用以下优化方案：
- 将大单净量排行作为可选条件，而非必选条件；
- 结合其他指标进行综合筛选，如均线突破、MACD等；
- 加强风险控制，制定良好的止损、止盈策略，降低风险；
- 可以使用机器学习等方法优化选股策略，实现自动化选股。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，我们得到完善的选股逻辑如下：
- 满足振幅大于1，10天内涨停天数大于2的选股条件；
- 大单净量排行为可选条件；
- 结合其他技术指标进行筛选；
- 建立完善的风控系统，减小波动风险；
- 根据市场变化进行适时调整和优化。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标公式的参考：
- 振幅大于1：REF(HIGH-LOW,1)>1
- 10天内涨停天数大于2：COUNT(CY>=1,CY)>2
- 大单净量排行：TDXVALUE_RANK(VOL*(CLOSE-OPEN), 5)
- 结合其他指标进行筛选
Python代码参考
以下是 Python 代码的参考：
import tushare as ts
def stock_selection():
rs_basic_info = ts.get_stock_basics()
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['market'] == '上证A')|(rs_basic_info['market'] == '深证A')].index:
industry = rs_basic_info.loc[code, 'industry']
if industry in ['银行', '保险', '证券']:
continue
rs = ts.get_k_data(code, start=20, index=True, ktype='D')
if rs is None or len(rs) < 20:
continue
condition1 = (rs['high'] - rs['low'])/rs['close'].shift(1)*100 > 1
condition2 = rs['close'].rolling(window=10, min_periods=1).apply(lambda x: len(x[x>x.shift(1)*1.1]), raw=True) > 2
condition3 = rs['vol'] * (rs['close'] - rs['open']) >= rs['vol'] * (rs['close'] - rs['open']).quantile(0.8)
if sum([condition1, condition2, condition3]) >= 2:
selected_code.append(code)
return selected_code
注：以上代码仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。需要安装tushare等库。
## 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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