问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、竞价主力净买大于0。该选股策略旨在通过结合股票价格波动、市场热度和资金流向等因素，选出未来有潜力、综合表现良好的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要侧重于价格波动、市场热度和资金流向三个因素，以发掘有动量、有资金青睐的股票，并期望在未来取得良好的表现。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
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股票市场行情受多种因素的综合影响，如政策、经济周期等，单一指标可能无法完全准确地预测未来的股票表现。
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对于竞价主力净买的判断和解读，容易出现偏差，以致影响股票的实际表现。
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选股条件过于简单，可能会导致选股结果与市场热点脱节，以此影响投资效果。
如何优化？
优化该选股策略的方法：
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引入其他技术分析指标和基本面指标，如 MACD、KDJ 等指标，以及EPS、PE等指标对股票综合分析，提高策略的准确性。
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加强对竞价主力净买的分析和解读能力，筛选出真正的主力资金。
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结合资金流动性分析指标，如资金流入流出、大单等指标，进一步提高选股策略的效果。
最终的选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、竞价主力净买大于0，同时结合其他技术分析指标和基本面指标进行综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
A>1 AND SUM(HAS_ST_RECENTLY, 21)>0 AND JB1_NET_MONEY > 0 AND LCAP >= 2000000000 AND SEC_TYPE_NAME = 'A股' AND LIST_STATUS_CD = 'L':1000;
其中 A 表示当日振幅，HAS_ST_RECENTLY 表示股票是否有最近 21 个交易日内涨停，JB1_NET_MONEY 表示竞价第一档净买入资金，LCAP 表示股票的流通市值，SEC_TYPE_NAME = 'A股' 表示为 A 股，LIST_STATUS_CD = 'L' 表示已上市。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
start_date = "2020-01-01" # 回测开始日期
end_date = "2022-01-01" # 回测结束日期
# 获取所有主板股票代码
symbols_all = get_symbols(exchanges=["SHSE"], sec_types=["STOCK"], names=["A股"], list_status=["L"])
# 获取对应股票的历史信息和涨跌幅
bars_all = history(symbol=symbols_all, frequency="1d", start_time=start_date, end_time=end_date, fields="open, close, high, low, volume, turnover, jb1_buy_volume, jb1_sell_volume, lcapholder", df=True)
cond = (bars_all.high - bars_all.low) / bars_all.close > 0.01 # A>1
cond &= (bars_all.close / bars_all.close.shift(1) - 1).rolling(window=21).apply(lambda x: any(x > 0)) # 近一个月有涨停
cond &= bars_all.jb1_buy_volume > bars_all.jb1_sell_volume # 竞价主力净买
cond &= bars_all.lcapholder >= 2e9 # 流通市值大于20亿
# 选出符合条件的股票
bar_selected = bars_all[cond]
# 打印选中的股票代码
print(bar_selected.index.get_level_values(0).unique())
该代码通过 Pandas 对象读取股票历史信息，从而选出符合选股逻辑条件的主板股票，最后将股票代码打印出来。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。
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