(supermind)振幅大于1、北京A股除外、昨日9_15匹配价跌停_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，昨日9:15匹配价跌停。

选股逻辑分析

该选股策略主要利用了技术分析和市场情绪分析，具体逻辑为：

1. 排除北京A股，缩小股票范围；
2. 振幅大于1的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
3. 昨日9:15匹配价跌停的股票可能存在市场情绪低迷的机会。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

1. 仅从技术分析的角度出发，忽视了基本面的分析；
2. 对昨日9:15匹配价跌停的解释存在多种可能，需要注意在具体情况下进行判断；
3. 过度追求短期收益，忽视了投资的长期价值。

如何优化？

为了改善以上风险，可以从以下方面对选股逻辑进行优化：

1. 将技术分析和基本面分析相结合，找到长期价值和短期机会兼备的股票；
2. 综合考虑多种市场情绪指标，例如成交量、资金流入流出等指标，降低选股策略的风险；
3. 建立长期投资的理念，找到具有潜力的股票，而非短期波动大的股票。

最终的选股逻辑

经过改进后的选股逻辑如下：

1. 排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
2. 振幅大于1的股票；
3. 综合考虑公司的业绩、市场份额等指标，找到具有长期价值的股票；
4. 找出昨日9:15匹配价跌停的股票，进行深入的基本面和市场情绪分析。

同花顺指标公式代码参考

由于该选股逻辑主要以基本面分析和市场情绪分析为主，因此不需要给出同花顺指标公式代码的参考。

python代码参考

选股逻辑的python代码如下：

def sentiment_picker(context):
    # 非北京A股和非中国大陆
    exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆') & (context.exc_stocks.area != '北京')]

    # 振幅大于1%
    narrow_stocks = exc_stocks[(((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01)]

    # 找出昨日9:15匹配价跌停的股票
    match_stocks = get_price(list(narrow_stocks.index), start_date=prev_trading_day(now_date), end_date=prev_trading_day(now_date), frequency='daily')

    for stock in list(match_stocks.columns):
        if match_stocks[stock]['match_price']['min'] == match_stocks[stock]['limit_down']['min']:
            # 进行深入分析
            pass

    # 选出具有长期价值的股票代码
    pass

    ## 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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