问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，今日增仓占比>5%。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下几个条件筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- 今日增仓占比>5%，说明该股票存在较大的买入意愿，市场情绪较好。
有何风险？
以下是该选股策略可能产生的风险：
- 忽略其他基本面和技术面指标，导致选股不准确；
- 过度追求高波动性，导致风险和波动性过高；
- 今日增仓占比的变化可能受到市场消息和情绪的影响，波动性较大。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 结合其他指标进行判断，如市盈率、市净率等，尽量减少误判的情况；
- 注重选股安全性，在波动性适中的情况下，追求合理收益；
- 考虑增加其他筛选条件，如市值、资金流向等，综合分析选股。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，今日增仓占比>5%；
- 结合其他指标进行判断，如市盈率、市净率等，较少因单一指标出现误判的情况；
- 注重选股安全性，在波动性适中的情况下，追求合理收益；
- 考虑增加其他筛选条件，如市值、资金流向等，综合分析选股。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1，20日均线大于120日均线，今日增仓占比>5% */
AMPLITUDE >= 1 AND MA(CLOSE, 20) >= MA(CLOSE, 120) AND ((CHANGE/OPEN) * 100) >= 5
ORDER BY
CLOSE DESC
python代码参考
以下是python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,volume,turn,tradestatus", start_date='2020-01-01', end_date='2021-03-31', frequency="d", adjustflag="2")
#### 获取结果集 ####
stock_data = rs.get_data()
#### 剔除非交易日的数据 ####
stock_data = stock_data[stock_data['tradestatus']=='1']
#### 计算振幅、20日均线和120日均线 ####
stock_data['AMPLITUDE'] = (stock_data['high']-stock_data['low']) / stock_data['close'].shift(1) * 100
stock_data['MA20'] = stock_data['close'].rolling(20).mean()
stock_data['MA120'] = stock_data['close'].rolling(120).mean()
#### 计算今日增仓占比 ####
stock_data['CHANGE'] = stock_data['close'] - stock_data['open']
stock_data['OPENTOMORROW'] = stock_data['open'].shift(-1)
stock_data['CHANGE_TOMORROW'] = stock_data['OPENTOMORROW'] - stock_data['close']
stock_data = stock_data[stock_data['OPENTOMORROW'].notna()]
stock_data['INCREASE'] = stock_data['CHANGE_TOMORROW'] - stock_data['CHANGE']
stock_data['INCREASE_RATIO'] = stock_data['INCREASE'] / stock_data['open'] * 100
#### 选取今日增仓占比>5%的股票 ####
selected_stock = stock_data[stock_data['INCREASE_RATIO'] > 5]
#### 选取振幅大于1，20日均线大于120日均线的股票 ####
selected_stock = selected_stock[(selected_stock['AMPLITUDE'] > 1) & (selected_stock['MA20'] > selected_stock['MA120'])]
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_stock
注：以上python代码需要安装baostock、pandas等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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