(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、三连阴

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,三连阴。

选股逻辑分析

该选股策略主要是在技术面的基础上，结合今日股票成交情况和历史表现，挑选近期股价持续下跌、控盘程度较高、流通性较好的个股，是一种较为激进的短线反转选股策略。

有何风险？

该选股策略的风险在于，忽略了股票可能存在的微观面、宏观面风险以及公司基本面的重要性，过于依赖于技术面指标，有可能产生较大的风险。

如何优化？

为了更全面地考虑各类因素，可以对该选股策略进行如下优化：

综合考虑基本面和技术面等多个因素，以获得更全面的个股评价；
引入其他指标，如现金流、盈利能力、市场竞争格局等等，并进行量化模型分析以减少单指标风险及提高模型的稳定度；
坚持风险控制，不过分追求收益，避免出现大的亏损。

最终的选股逻辑

综合考虑风险和优化需求，可以得到完善后的选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
近三日收盘价连续下跌。

同花顺指标公式代码参考

以下是同花顺实现此策略的部分指标公式代码：

C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = SUM(CLOSE() < REF(CLOSE(), 1), 3) == 3;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ), 1), 0) == 0;

Python代码参考

以下是Python实现此策略的部分代码：

def select_stocks():
     selected_stocks = []
     for stock in get_all_stocks():
         c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
         c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][0]) > 0.21
         c3 = sum(get_price(stock, count=3, end_date=datetime.now(), frequency='1d',fields='close')['close'] < get_price(stock, count=4, end_date=datetime.now()-timedelta(days=3), frequency='1d',fields='close')['close']) == 3
         if c1 and c2 and c3:
             selected_stocks.append(stock)
     selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_stock_funds_flow_rank(x, 1, datetime.now()), reverse=True)
     return selected_stocks

result = select_stocks()
print(result)

以上Python代码仅供参考，具体实现还需要结合自身需求进行调整。

    ## 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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