问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。该选股策略主要关注股票价格波动、成交量等因素和股票的历史表现，以确定市场的参与情况和股票的投资价值。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要以股票的价格波动情况、成交量、历史表现为依据，结合了股票的历史走势，目的是为了确定市场参与情况，从而选择具有投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略主要存在以下风险：
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忽略了公司的基本面因素，导致可能选出的股票中存在高风险。
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近25个交易日的单日涨幅大于等于百分之10，可能存在极端涨幅或异常波动的风险。
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忽略了股票的流通性和成交量的稳定性，可能存在市场抛压等风险。
如何优化？
为了优化该选股策略，可以考虑以下措施：
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将当前选股条件与公司的基本面因素结合起来，综合考虑，提高选股精度。
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在选股时，不仅关注股票的历史表现，还需要结合当前市场情况、行业背景等因素进行分析。
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对于涨幅异常波动的股票，可以加入流动性和成交量的筛选条件，增加稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10、流通市值大于50亿、当日主力净流入靠前。通过考虑股票价格波动、成交量等因素和股票历史表现的特征，选择具有投资价值和稳定性的股票。
同花顺指标公式代码参考
A>1 AND ABS(B1/B2-1)>0.03 AND ABS(C4)>70000000 AND ANY(L1>0.1) AND NMC>5000000000 AND C13>80
其中，A 表示股票每日振幅，B1/B2 表示竞价时股票价格涨跌情况，C4 代表特大单共计买入量，L1 代表单日涨幅，NMC 代表流通市值，C13 代表当日主力净流入排名。其他参数参考前述选股逻辑和分析。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
start_date = "2021-01-01" # 回测开始日期
end_date = "2022-01-01" # 回测结束日期
# 获取历史股票信息
stocks_all = get_history_instruments(type=InstrumentType.Stock, market=Market.SSE, max_count=10000)
symbols_all = [s.symbol for s in stocks_all]
# 获取对应股票的历史信息
bars_all = history(symbol=symbols_all, frequency="1d", start_time=start_date, end_time=end_date, fields="open, close, high, low, amount, total_bought_large_orders, buying_winning_rate, daily_return, circulating_market_cap, net_main_inflows_ratio", df=True)
#计算20天均线
bars_all["MA20"] = bars_all["close"].rolling(window=20).mean()
# 根据选股逻辑筛选出符合条件的股票
selected_bars = bars_all[(abs(bars_all.high / bars_all.low - 1) > 0.01) &
(abs(bars_all.bid_volume1 / bars_all.ask_volume1 - 1) > 0.03) &
(abs(bars_all.total_bought_large_orders) > 70000000) &
(bars_all["daily_return"].rolling(window=25).max() >= 0.1) &
(bars_all["circulating_market_cap"] > 5000000000) &
(bars_all["net_main_inflows_ratio"] > 80) &
(bars_all["close"] > bars_all["MA20"])]
# 打印选中的股票代码
print(selected_bars.index.get_level_values(0).unique())
该代码首先获取所有股票的历史信息，并计算出20天均线等指标，并根据选股逻辑筛选出符合条件的股票。使用 Pandas DataFrame 对象进行计算和筛选，代码可以在量化平台和本地 Python 环境中执行。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
