问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，连续3天以上大单净量大于0.05
选股逻辑分析
该选股逻辑是综合考虑了技术分析和资金流向，筛选出近期具备潜力和市场价值的个股。其中，振幅大于1和K线小于20代表股票波动性较大，有机会获得更高的收益。连续3天以上大单净量大于0.05可以表示机构和资金对该股票的看好程度。
有何风险？
只考虑连续3天以上大单净量大于0.05，可能会忽略更长时间的资金流入和流出情况，而造成筛选效果的偏差。同时，股票市场存在很大的不确定性和随机性，单一指标难以全面反映数据的真实性和价值。
如何优化？
可以综合考虑多个指标和时间跨度，从多角度分析和比较股票的表现和价值。例如，可以考虑机构持股比例、股息率、PEG等指标，增强选股策略的可靠性和稳定性。此外，要注意避免过度关注短期结果和偏离常态的数据，合理平衡风险和收益，提高策略的长期效果。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 近期资金流入，包括但不限于连续3天以上大单净量大于0.05；
- 综合考虑多个指标和时间跨度。
同花顺指标公式代码参考
以下是在通达信上实现该选股策略的指标公式代码：
AMPLITUDE := (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR1 := C5 > 0.5 AND C < 20;
SELECTOR2 := BIGVOL > 0.05 AND BIGVOL >= REF(BIGVOL, 1) AND BIGVOL >= REF(BIGVOL, 2);
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，BIGVOL表示大单净量。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = (close < 20) & (amplitude > 1)
# 筛选近期资金流入
bigvol = ts.get_sina_dd(code)['net_amount_main']
selector2 = (bigvol >= 0.05).rolling(3).sum() >= 3
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({'bigvol': bigvol}).sort_values(by='bigvol', ascending=False)
selected_stocks = selected_stocks.iloc[:5]
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selector1 & selector2]
return selected_stocks['code'].tolist()
Python 实现该策略的选股逻辑，更加全面和精确地筛选股票并进行有效的风险管理，同时具有很好的实时性和灵活性。
## 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。
