问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,现量大于1万手.高开。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要侧重于价格波动、控盘情况、成交量以及开盘价格等因素的判断。其中，控盘情况是考虑到了大股东对于公司决策的重要性，成交量和高开价用于判断当日市场交易热度以及市场情绪。然而，这些指标并不能全面反映股票的市场状况，也存在以下风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 过度侧重短期走向带来的风险：短期内的价格波动容易受到不可控因素（如政策、突发事件等）的影响，过度关注短期走向可能会带来一定风险；
- 高开价的限制性：过于依赖高开价作为短期涨跌的判断指标，可能会忽略掉其他重要的因素；
- 市场热度符合度的问题：仅考虑成交量大小可能忽略掉市场的热度符合度，即成交量过大或过小均可能导致市场情绪失衡。
如何优化？
为了提高精度和应对潜在风险，可以采取以下优化措施：
- 结合其他技术分析指标：采用其他技术分析指标来补充判断该股票的市场状况，例如MACD指标、K线走势等；
- 引入公司基本面因素：股票的价格是由多种因素决定的，公司基本面因素（如财务报表、业绩预测分析等）为选股决策提供直接支持；
- 考虑整体市场情况：市场状况对于个股走向具有一定的引导作用，因此结合整体市场状况来评估个股股价走势。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们最终选择以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21%；
- 今日成交量大于1万手；
- 今日开盘价高于昨日收盘价；
- 结合其他技术分析指标和公司基本面因素进行筛选；
- 考虑整体市场情况进行最终评估。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = VOLUME() > 10000;
C4 = OPEN() > REF(CLOSE(),1);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
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_volume(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')[-1] > 10000
c4 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='open')[-1] > get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[-2]
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_stock_heat_index(x), 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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