问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行、KDJ刚形成金叉。该选股策略主要是基于技术面来选股，振幅和大单净量可反映出市场的活跃度和情绪，KDJ指标可反映出股票的价格趋势和超买超卖状态。通过这些因素来筛选出具有短期上涨潜力的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是基于技术面来选股。振幅和大单净量可以反映出市场的交易活跃度和情绪，KDJ指标可以反映出股票的价格趋势和超买超卖状态。通过这些因素来筛选出具有短期上涨潜力的个股。
有何风险？
该选股策略虽然考虑了技术面因素，但仅仅使用振幅和KDJ等指标来进行股票筛选，未考虑公司的长期发展能力和基本面因素。同时，KDJ指标也存在滞后性，当市场行情已经发生变化时，KDJ指标还未来得及反映出来。因此需要投资者在使用该策略时谨慎思考，综合考虑个股的技术面和基本面因素。
如何优化？
为了更充分地考虑股票的长期发展能力和基本面因素，可以综合考虑其他的技术面因素和基本面因素，如财务报表、经营管理、行业前景等。同时，可以将选股策略逐步完善和细化，加入更多的技术指标和基本面因素，以达到更好的选股效果。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、KDJ刚形成金叉，同时需要综合考虑其他的技术指标和基本面因素，如财务报表、经营管理、行业前景等。
同花顺指标公式代码参考
SET N = 9, M1 = 3, M2 = 3;
SET HHV = HHV(HIGH, N);
SET LLV = LLV(LOW, N);
SET RSV = (CLOSE - LLV) / (HHV - LLV) * 100;
SET K = EMA(RSV, M1);
SET D = EMA(K, M2);
SET J = 3 * K - 2 * D;
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND AMOUNT > 0 AND K > D AND REF(K, 1) < REF(D, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取技术指标和基本面
tech_data = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='turnover_rate, amount, pct_chg')
if len(tech_data) > 0 and tech_data.iloc[0]['amount'] > 10 ** 9:
# 判断是否符合条件
price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close')
kdj_data = pro.query('moneyflow_hsgt', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='k, d')
if not price_data.empty and not kdj_data.empty:
cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
cond3 = kdj_data.iloc[0]['k'] > kdj_data.iloc[0]['d'] and kdj_data.iloc[1]['k'] < kdj_data.iloc[1]['d']
if cond1 and cond2 and cond3:
selected_stocks.append(info)
if len(selected_stocks) >= length:
break
return selected_stocks
致辞
本次问答为问财量化选股策略逻辑的第十九篇，该策略主要是基于技术面来选股，选股标准相对较为明确。但需要投资者注意该方法中存在一些不足，需要根据个人需求和实际情况进行适当调整。同时，需要采用数据回测等方法来验证策略的可行性和稳定性，以及结合其他因素来综合考虑选股效果和稳定性。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
