问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 机构抄底
选股逻辑分析
该选股策略同样从技术面进行筛选，选取当日振幅较大，且存在股价下跌趋势的股票。同时，该策略将机构抄底作为选股因素之一，认为机构大量买入股票，表明该股票未来价值可能会得到市场的重视，并存在上涨空间。
有何风险？
该选股策略同样忽略了公司基本面和长期趋势，因为机构抄底行为往往出现在股价下跌后，因此可能存在盲目抄底或者选股时间点不合适的风险。同时，机构的抄底信息是不对外公开的，可能存在获取不到或者误判的情况。
如何优化？
可以考虑将机构抄底作为选股因素之一，同时结合公司基本面和长期趋势进行筛选，以减少误判的风险，并提高选股策略稳定性。同时，可以考虑增加其他选股因素，如财务数据、市场环境等，以提高选股策略的维度。
最终的选股逻辑
基于以上分析，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，市场对股价波动大的股票更感兴趣。
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股价下跌趋势已经明显。
- 机构抄底，说明市场对该股票未来价值有所预期。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价：low < ref(low, 1)
- 机构抄底：buy_large_order > 0
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_k_data('000001', start='2020-01-01', end='2020-12-31')
df['condition1'] = df['amplitude'] > 1
df['condition2'] = df['low'] < df['low'].shift(1)
df['condition3'] = df['buy_large_order'] > 0
df = df[df['condition1'] & df['condition2'] & df['condition3']]
codes = ['sh'+code for code in df['date'].tolist()]
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
bars = ts.get_realtime_quotes(code)
result = result.append({'code': code[2:], 'name': bars['name'].tolist()[0], 'price': float(bars['price'].tolist()[0])}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by='price', ascending=True)
## 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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