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，机构动向大于0。该选股策略通过综合分析技术指标和资金流向等方面，筛选出有潜在投资价值的股票，适合中长期投资者。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过技术指标振幅、大单净量排行和机构动向等因素进行选股，综合评估股票市场表现，尤其重视资金流向的变化，具有较高的参考价值和可操作性。同时，该选股策略能够寻找到较为稳定的股票，适合稳健投资的投资者。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了部分技术指标和资金流向，未对公司业绩、市场整体情况、行业发展等因素进行充分考虑，过度依赖量化指标，选股精度存在一定风险。同时，市场风险较大时，选出的股票也可能面临下跌风险。
如何优化？
应结合公司基本面、市场整体情况、行业发展等因素，进一步优化选股策略，从多个角度评估股票投资价值，减少选股的盲目性。同时，应注重长期投资，更具深度和广度地分析股票市场表现。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，大单净量排行，机构动向大于0，并综合考虑公司基本面、市场整体情况、行业发展等因素综合评估股票的价值和风险。
同花顺指标公式代码参考
SELECT1=(HIGH-LOW)/REF(C,1)>0.01;
SELECT2=GET_DRBQ(CODE, NAME, LAST, LASTVOL)>=0.8;
SELECT3=GET_FD_AMOUNT_EXCEED(0, 1, CODE)<0;
SELECT=SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3;
SORT_BY='换手率'
SORT_ASCEND=True
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220308')
stock_list = []
# 进行选股
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 按条件筛选：振幅大于1，大单净量排行，机构动向大于0
if not ((row['high'] - row['low']) / stock_data[stock_data.index == idx-1].iloc[0]['close'] > 0.01) or \
get_drbd(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol']) < 0.8 or \
get_fd_amount_exceed(row['ts_code'], 1) < 0:
continue
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['change_rate'] = 100 * (row['close'] - row['pre_close']) / row['pre_close']
selected_data['pct_chg'] = row['pct_chg']
selected_data['turnover_rate'] = row['turnover_rate']
# 可添加其他指标
stock_list.append(selected_data)
# 按换手率从小到大排序
selected_stocks_sorted = sorted(stock_list, key=lambda x: x['turnover_rate'], reverse=False)
return selected_stocks_sorted
在改进后的选股逻辑中加入了资金流向的因素，综合考虑了技术指标和资金流向的影响，提高了选股精度。同时，应加入其他因素进行分析，进一步提高分析的深入度和准确性。
## 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。
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