问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,大单净量排行。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格波动、大股东持股比例、市场交投活跃度以及大单资金流向等因素。其中，振幅和控盘情况是为了筛选出波动较大、交投活跃的个股；而大单资金流向则可以反映市场上主力资金的操作情况。然而，这些指标也存在以下潜在风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 过于注重短期的资金流向，而忽略了股票的长期潜力；
- 单一指标的运用可能导致选股过于片面，忽略了其他重要的选股因素；
- 只考虑首次的资金流入情况并不能反映后续市场变化的特征，因此需要更多的市场对企业基本面的评估。
如何优化？
基于风险的潜在影响，我们可以采取以下优化措施来提高选股的精度和可操作性：
- 结合股票的基本面因素：股票价格的主要趋势来源于企业基本面的变化，基本面越好的企业股票的上涨概率也越大。
- 综合使用多个技术指标进行筛选：结合RSI、布林带等技术指标，来进一步筛选出符合选股逻辑的股票。
- 至少选取近3个月的资金流动情况作为基础判断。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们最终选择以下的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21%；
- 综合使用多个技术指标进行筛选；
- 选取近3个月资金流动情况的排名。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = CUST_SORT(get_money_flow_rank(3)) < 10;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()))
python代码参考
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = get_money_flow_rank(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', length=90)[-1] < 10
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x:get_company_fundamental_factors(x)['market_cap'],reverse=True)
return selected_stocks[:5]
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求进行调整。
## 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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