问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，买一量大于卖一量。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下几个条件筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- 买一量大于卖一量，说明该股票多数交易者倾向于买入。
有何风险？
以下是该选股策略可能产生的风险：
- 忽略其他重要指标，如市盈率、市净率等，导致不能全面了解股票的真实价值；
- 短期内的交易量变化过大，可能导致选股策略效果不稳定；
- 高波动性意味着持仓风险增加。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 加入基本面指标，例如财务业绩、行业前景等，来评估公司价值；
- 添加了时间过滤器，可以根据实际情况进行调整，以维持选股效果的稳定性；
- 定期进行持仓调整，根据市场、行业等因素，及时进行要素配置，降低持仓风险。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，选择买一量大于卖一量的股票；
- 具体选取条件是通过综合考虑基本面、技术面指标，过滤出股票池；
- 加入时间等因素的过滤器，优化选股效果，定期进行资产配置和调整。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/*振幅大于1，20日均线大于120日均线，选择买一量大于卖一量的股票*/
AMPLITUDE >= 1 AND MA(CLOSE, 20) >= MA(CLOSE, 120) AND B1_V > S1_V
ORDER BY
/* 写入具体排序字段 */
XX DESC
注：以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充，其中XX为股票代码，具体使用方法可以参考同花顺的使用说明。
python代码参考
以下是python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,volume,turn", start_date='2021-08-01', end_date='2021-09-30', frequency="d", adjustflag="2")
#### 计算振幅和均线 ####
stock_data = rs.get_data()
stock_data['AMPLITUDE'] = (stock_data['high']-stock_data['low']) / stock_data['close'].shift(1) * 100
stock_data['MA20'] = ta.MA(stock_data['close'], timeperiod=20)
stock_data['MA120'] = ta.MA(stock_data['close'], timeperiod=120)
#### 获取分时交易数据 ####
for code in stock_data['code'].unique():
minute_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,time,buyVolume,sellVolume", start_date='2021-09-01', end_date='2021-09-30', frequency="1m", adjustflag="2")
if minute_data.error_code == '0':
minute_data = minute_data.get_data()
minute_data['B1_V'] = minute_data['buyVolume'] / minute_data['sellVolume'].shift(1)
stock_data.loc[stock_data['code']==code, 'IS_TARGET_BUYER'] = (minute_data['B1_V'] > 1).any()
else:
print(f'Failed to get minute data for {code}')
#### 选出符合条件的股票 ####
selected_stock = stock_data[(stock_data['AMPLITUDE'] > 1) & (stock_data['MA20'] > stock_data['MA120']) & (stock_data['IS_TARGET_BUYER'])]['code']
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_stock
注：以上python代码需要安装baostock、pandas等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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