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，竞价换手率大于0.26。
选股逻辑分析
该选股策略以振幅、地域和竞价换手率作为筛选条件，振幅是选股的关键条件，地域风险受限，竞价换手率则是判断股价活跃程度的技术指标。该选股策略旨在发掘有较大涨势潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略公司基本面、行业发展趋势和财务状况等因素，可能导致错误判断股票涨势；
- 竞价换手率也可能存在突发异常的情况，导致选股出现误判；
- 过度依赖技术指标可能导致选股稳定性不足，短期表现较差；
- 该指标只能判断股票趋势是否朝上，不能分辨是长期趋势还是短期反弹，有可能造成选股偏差。
如何优化？
为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：
- 引入公司财务指标、行业趋势和管理能力等多因素分析，以提高选股的综合性和判断力；
- 添加其他技术指标以及基本面等多方位数据，以提高选股策略精度和可靠性；
- 针对竞价换手率过高的情况，可以对换手率进行异常过滤，避免选股不稳定；
- 增加风控措施，通过设置止盈止损限制风险。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1%, 北京A股除外;
- 昨日竞价换手率大于0.26;
- 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于±2%的股票;
- 引入公司财务指标、行业趋势和管理能力等多因素分析，以提高选股的综合性和判断力;
- 增加风控措施，通过设置止盈止损限制风险。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
振幅:ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01;
昨日竞价换手率:VOLUME_RATIO>0.0026;
北京A股：(AREA!‘北京’);
选股公式:振幅 AND 北京A股 AND 昨日竞价换手率;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def momentum_picker(context):
# 选股-振幅大于1%,北京A股除外，竞价换手率大于0.26
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high / context.narrow_stocks.low) - 1) > 0.01]
exclude_bj_stocks = narrow_stocks[narrow_stocks.area != '北京']
volume_ratio = exclude_bj_stocks.volume_ratio > 0.0026
selected = exclude_bj_stocks[volume_ratio]
# 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于±2%的股票
selected = selected[((selected.price - ta.MA(selected.price, timeperiod=60)) / ta.MA(selected.price, timeperiod=60)).abs() < 0.02]
# 添加风控措施
selected = selected[selected.pe_ratio > 0] # 去掉特别糟糕的
selected = selected[selected.pb_ratio > 0]
val_score = selected.pe_ratio.rank(pct=True) + selected.pb_ratio.rank(pct=True)
selected = selected[(selected.pe_ratio < selected.pe_ratio.quantile(rate)) &
(selected.pb_ratio < selected.pb_ratio.quantile(rate)) & (val_score >= 60)]
return selected.index.tolist()
## 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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