问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、按个股热度从大到小排序、机构抄底。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表明该股票交易活跃度较高；
- 按个股热度从大到小排序：表示在符合条件下按照市场的热度进行排序；
- 机构抄底：表示关注机构抄底的情况，机构抄底可能预示着市场情况的变化。
基于以上三个条件选股，可以筛选出当日交易活跃度高，市场热度高，同时机构看好的公司。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 机构抄底不一定代表着市场情况会好转，可能有风险或者机构判断错误；
- 在符合上述条件的股票中，还需注意其基本面和行业状况等因素，否则存在盲目跟随的风险；
- 当市场行情发生变化时，该选股策略的效果可能会受到影响。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 在机构抄底的条件下，结合市场情况进一步判断抄底机构的信息是否可靠，并考虑市场情况的长期发展趋势；
- 在符合条件的股票中，结合公司基本面和行业情况等因素，综合考虑，对股票进行深入分析并进行比较；
- 定期检查和更新选股策略，及时调整选股条件，根据市场情况进行判断。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：
在符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序、机构抄底等综合条件下，结合公司的基本面和行业信息，综合考虑市场因素，重点关注公司的未来发展潜力，并进行中长期的持有。同时，需要不断关注市场情况的变化，根据实际情况进行调整，避免盲目跟随和决策失误。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
- 同花顺热度指标：
同花顺热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
- 机构关注度指标：
机构关注度：
COUNT(OBV>REF(OBV,1),5)/5>0.8
python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.options import *
# 获取股票基本面数据
def get_stocks_info(codes):
info_dict = {}
for code in codes:
df = ts.get_stock_basics()
name = df.loc[code]["name"]
info_dict[name] = {"industry": df.loc[code]["industry"], "area": df.loc[code]["area"]}
return info_dict
# 获取符合条件的股票代码
def get_selected_codes():
codes = ts.get_today_all()["code"].tolist()
selected_codes = []
for code in codes:
df = ts.get_k_data(code)
if df.empty:
continue
if ((df.iloc[-1]["high"] - df.iloc[-1]["low"]) / df.iloc[-2]["close"]) > 0.01:
df_today = ts.get_today_ticks(code)
if not df_today.empty and ((df_today.iloc[0]["open"] - df.iloc[-2]["close"]) / df_today.iloc[0]["open"]) < -0.09:
df_daily = ts.get_hist_data(code)
if not df_daily.empty and df_daily.iloc[-1]["turnover"] > 3 and \
df_daily.iloc[-1]["volume"] > df_daily.iloc[-3]["volume"] and \
df_daily.iloc[-1]["close"] > df_daily.iloc[-5]["close"]:
selected_codes.append(code)
stock_heat_dict = {}
for code in selected_codes:
df = ts.get_realtime_quotes(code)
stock_heat = int(df["volume"]) * float(df["price"])
stock_heat_dict[code] = stock_heat
sorted_stock_heat = sorted(stock_heat_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_codes = [x[0] for x in sorted_stock_heat[:30]]
return selected_codes
# 选股策略
def stock_selection():
selected_codes = get_selected_codes()
selected_info = get_stocks_info(selected_codes)
return selected_info
# 可视化展示
def show(selected_info):
data = []
for name, info in selected_info.items():
data.append((name, info["industry"], info["area"]))
# 绘制表格
chart = (
Table()
.add(headers=["股票名称", "行业", "地区"], rows=data)
.set_global_opts(title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title="股票挑选结果"))
)
return chart
# 选出符合条件的股票
selected_info = stock_selection()
print("符合条件的股票：", selected_info)
# 展示结果
chart = show(selected_info)
chart.render()
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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。
