问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，资金强度由大到小。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术指标，但比上一题加入了资金强度这一指标，根据资金流向和成交量变化判断持续资金流入或流出，从而筛选出市场表现较好和有潜力的股票。此外，由大到小也可以更好地反映市场涌现的热点板块，进一步引导投资者进行选股操作。
有何风险？
该策略同样面临着市场风险和不确定性，因为技术指标分析和资金的流向分析中仍存在误差和不确定性。尤其是资金流向指标的计算和分析存在局限性，难以精确地反映市场的真实情况。此外，如果仅根据资金流向进行选股，容易忽略公司自身财务情况和基本面分析些许。
如何优化？
可以进一步深入挖掘金融数据和基本面信息，结合专家分析和模型应用，以提高选股策略的适用性和效益。在考虑资金强度的基础上，还可以尝试引入股票内在价值和发展潜力等其他因素，以全面优化选股策略和精简选股步骤。
最终的选股逻辑
在综合考虑以上分析基础上，我们提出完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 资金强度由大到小。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略在同花顺中的指标公式代码：
C:CLOSE;
V:VOLUME;
MONEY: V * C;
MID:=MA(C,10);
BUY_MONEY:=SUM(IF(C>REF(C,1),MONEY,0),10);
SELL_MONEY:=SUM(IF(C<REF(C,1),MONEY,0),10);
BS:=EMA(BUY_MONEY,10)/EMA(SELL_MONEY,10);
FILTER:HIGH>MA5 AND C>MA13 AND BS==SORT(BS)[1];
Python 代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
volume = dv.get_ts('volume', symbol=symbols)
# 计算资金强度指标
money = close * volume
mid = ta.MA(close, timeperiod=10)
buy_money = np.sum(np.where(close > ta.REF(close, timeperiod=1), money, 0), axis=0)
sell_money = np.sum(np.where(close < ta.REF(close, timeperiod=1), money, 0), axis=0)
bs = ta.EMA(buy_money, timeperiod=10) / ta.EMA(sell_money, timeperiod=10)
# 条件判断和选股
selected_stocks = (high > ta.MA(close, timeperiod=5)) & \
(close > ta.MA(close, timeperiod=13)) & \
(bs == np.sort(bs)[0])
return selected_stocks.index.tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，同样利用 TA-Lib 库函数等计算资金强度等关键指标。进一步分析资金的流向，以便筛选出市场优势和投资价值相对较高的标的。在实际生产中，可以根据行业选股等实际情况进行细微调整，并结合机器学习等技术优化和实现策略多样化。
## 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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