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、DEA上涨。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：表明该股票交易活跃度较高；
- 按个股热度从大到小排序：表示在符合条件下，按照市场的热度进行排序；
- DEA上涨：表示该股票处于短期上涨趋势。
综合以上三个点，在符合条件的股票中按照市场热度进行排序，选出处于短期上涨趋势的股票，以寻求投资机会。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 只考虑了一项技术指标，可能忽略其他重要的市场因素和财务指标；
- 过于依赖于技术指标，可能忽略市场流动性和其他重要因素的影响；
- DEA指标的使用可能受到个股特性的限制，适用范围有限。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，我们可以在以下方面对该选股策略进行优化：
- 引入其他市场因素和财务指标进行综合分析；
- 综合使用多种技术指标，在多个维度进行研究和筛选，以降低技术指标的局限性和不确定性；
- 根据个股的特性和投资策略的差异，进行相应的优化和调整。
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、DEA上涨的要求下，在多重市场因素、财务指标和技术指标的综合分析下，以尽可能降低风险并提高选股准确率。
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：
1.振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.按个股热度排序的指标。
同花顺热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
3.DEA指标：
EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26)
4.DEA上涨：
EMA(CLOSE,12)>EMA(CLOSE,26) AND REF(EMA(CLOSE,12),1)<=REF(EMA(CLOSE,26),1)
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="15")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume", "code"])
# 按要求选股
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) # 振幅大于1
hot_code = ts.top_list().loc[1:10, 'code']
condition2 = all_data['code'].apply(lambda x: x in hot_code.to_list()) # 按个股热度排序
dea = talib.MACD(all_data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[2]
condition3 = (dea > dea.shift(1)) # DEA上涨
# 按照市场资金流向排序
all_data.sort_values('moneyflow_l', ascending=False, inplace=True)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
# 选出符合条件的股票
selected_stocks = stock_selection()
print("符合条件的股票：", selected_stocks)
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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