问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，价格低于12元，近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。
选股逻辑分析
该选股逻辑的核心是考察股票近期的强势表现，即近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。同时结合振幅大于1和价格低于12元的条件，以期望获得高收益。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 选股条件过于单一，仅考察近期的股票表现，忽略了股票的价值、基本面等因素的影响；
- 短期内的股票表现不一定能够延续，过度依赖短期数据可能会造成投资风险；
- 不充分考虑市场情况和政策影响，易受到外部因素的干扰，导致投资损失。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 引入更多股票技术指标和财务指标数据支持，尤其是对股票的分析全面度进行提高；
- 优化持仓限制策略和止损机制，降低投资组合风险；
- 设置更加科学严格的选股规则，用于辅助给定的选股条件，以帮助确定买入卖出点。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND CLOSE < 12 AND (CLOSE / REF(CLOSE, 1) - 1) >= 0.1 AND DAY K;
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 30:
return False
close_hist = hist_data['close'][-25:]
if len(close_hist[close_hist.pct_change() >= 0.1]) > 0 and hist_data['close'][0] < 12:
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
使用tushare库获取股票历史数据和今日交易明细数据，进行股票筛选，并最终进行选股。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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