问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,股价为18.5元。
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、股票价格等因素。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；股价则是考虑了投资人的资金实力。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：
- 过度侧重近期波动情况，可能忽略了长期价值的因素；
- 股票选定的价格点可能会忽略了股票的整体趋势，选出股价过高或低的股票。
- 只考虑股价未必能够反映市场价格趋势。
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。
- 选股的价格点可以选择股价波动区间的中枢：即选取波动区间的中间点，更能反映股票的波动水平。
- 引入其他技术指标来辅助选股：通过结合其他技术指标，如均线、MACD等，来更好地把握股票价格的变化趋势。
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%；
- 结合公司基本面因素和其他技术指标进行筛选；
- 选取股票价格波动区间中枢作为选股价格点进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
SELECTOR = C1 AND C2 AND CLOSE() == 18.5;
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_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[-1] == 18.5
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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