问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 大单净量排行靠前
选股逻辑分析
该选股策略同样采用多重条件筛选，考虑股票的振幅、走势和资金面。振幅大于1和今日最低价小于昨日最低价表示股票可能面临下跌后的反弹机会，而大单净量排行靠前则可能代表资金的积极参与。该选股策略比较注重市场风险控制和资金面分析。
有何风险？
该选股策略同样存在忽视其他基本面指标、盲目跟风和短期交易行为的风险。此外，大单净量排行具有一定的主观性和后续风险。
如何优化？
该选股策略需要更加细致有力的资金面分析和提高大单净量—股价之间的关联度。同时，应对上述风险采取谨慎的心态，注重长期的资金操作策略，避免盲目跟风和短期行为。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对波动剧烈的股票更感兴趣；
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股票下跌趋势已经明显；
- 大单净量排行靠前，代表资金的积极参与。
- 其他基本面指标应根据个人需求进行选择和比较。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价：low < ref(low, 1)
- 大单净量排行靠前：rank(volume-avg(volume, 5)) < 50
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
bars = ts.get_hist_data(code)
if bars is not None and len(bars) > 20:
is_not_limit_up = not ts.is_n_day_limit_up(code, 2, 1)
is_amplitude_large = bars['high'][-1]/bars['low'][-1] > 1.01
is_today_lowest = bars['low'][-1] < bars['low'][-2]
is_large_volume = ts.get_sina_dd(code, date=ts.get_today(), vol=4000)
if is_not_limit_up and is_amplitude_large and is_today_lowest and is_large_volume:
# 其他基本面指标
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'][-1], 'pb': df.loc[code]['pb'], 'pe': df.loc[code]['pe'], 'gross_profit': df.loc[code]['gross_profit_ratio']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['pb'])
## 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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