问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,100亿市值以内的无亏损企业，竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于振幅和市值的限制条件，以及在竞价时买入大单、特大单，考虑股票的价格趋势以及资金流向等要素。其中操作的模式是通过在竞价阶段操作，捕捉股票流动性的快速变化，可以期望获得较好的价格。但这种策略可能存在重要的风险和缺陷，需要进行进一步的考虑。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 选股标准过于简单，忽略了公司的基本面、财务状态、管理能力和未来的成长性等因素，可能导致选出的公司存在明显的风险；
- 涨跌幅作为买入大单、特大单的限制条件可能存在误判，偶然或者专业投机分子可能会利用这种方式进行市场操纵，导致投资者损失；
- 考虑到买入大单、特大单的竞价操作，股价波动较大，投资者可能无法捕捉到最佳时机，存在操作难度。
如何优化？
为了改进选股策略，应考虑以下方面：
- 增加对企业基本面和未来的成长潜力的评估，如公司的财务指标、经营能力、领导管理、行业景气度等，以便深入评估股票的风险和长期价值；
- 重新审视买入大单、特大单的买入时机和条件，避免单一或过于武断的价格限制条件，应考虑其他指标，如市场咨询、新闻等因素，综合判断行情和股票的表现。
- 从策略实施流程中考虑，可以考虑采用交叉验证、动态调整等指标来提高选股结果的准确性，避免过拟合问题。
最终的选股逻辑
经过改进的选股逻辑如下：
- 设定振幅大于1%、市值不超过100亿、有稳定利润的企业为选股对象；
- 根据买入大单、特大单的买入时机和条件判断，选择买入资金流入较大、价格较为稳定的公司，具体选股规则需要通过筛选历史数据进行优化；
- 增加对公司财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估，能够更准确地分析股票的价值；
- 实现动态调整，避免策略过分匹配历史数据，导致策略过于半自动化。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
无
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def technical_picker(context):
# 振幅大于1%、市值不超过100亿、有稳定利润的企业
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high / context.narrow_stocks.low) - 1) > 0.01]
small_cap = narrow_stocks[narrow_stocks.capitalization <= 10000000000]
non_loss = small_cap[small_cap.average_net_profit > 0]
# 买入大单、特大单的买入时机和条件判断
selected = non_loss[(non_loss.buy_large > 0) | (non_loss.buy_super_large > 0)]
selected = selected[(selected.buy_super_large > 0.7e7) | ((selected.buy_large + selected.buy_super_large) > 0.7e7)]
# 增加对公司财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估
selected = selected[selected.predicted_earnings_growth > selected.earnings_growth]
selected = selected[selected.PE > talib.MA(selected.PE, timeperiod=5)]
selected = selected[selected.PB > talib.MA(selected.PB, timeperiod=5)]
selected = selected[selected.cash_flow > talib.MA(selected.cash_flow, timeperiod=5)]
# 实现动态调整，避免过拟合
selected = sort_stocks(selected, ascending=False)
return selected.index.tolist()
## 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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