问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、剔除昨日涨停、买一量>卖一量。该选股策略主要从技术面、市场情绪等方面出发，选出具备较好上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
振幅指标反映了市场的波动强度，选取振幅大于1的股票有助于过滤掉一些低波动率的品种。提前剔除掉昨日涨停的股票可以避免高位进场，降低风险。买一量大于卖一量意味着交易者对该股票的买入意愿较强，可能会在短期内推动股价上涨。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
-
过于依赖技术指标，可能存在短期和长期的市场波动、政策变化等风险，需要结合其他因素进行判断。
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买卖盘量的变动可能受到市场交易主体、利益集团等因素的影响，选股结果可能存在风险。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
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可以加入更多因素来筛选股票，比如企业财务报表、经营管理等方面的数据，从更多维度去评估股票。
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在确定选股条件时，需要综合考虑市场行情、政策变化、基本面和技术面等因素，做到综合考虑。
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需要根据实际情况定期评估选股效果，及时调整选股策略中的参数，以适应市场变化。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、剔除昨日涨停、买一量>卖一量。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的通达信指标公式代码：
振幅指标：AMO=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1);
剔除昨日涨停：NOT LIMIT;
买卖盘量指标：(B1_VOL-S1_VOL)
选股条件：AMO > 1 AND NOT LIMIT AND (B1_VOL-S1_VOL)>0;
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
# 设置回测起点和终点
start_date = '2017-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# 获取所有股票
symbols_all = get_symbols(exchanges=['SHSE', 'SZSE'], sec_types=['STOCK'], fields=['symbol'])
# 设置选股条件
amplitude_cond = {'$gt': 1}
limit_up_cond = {'limit_status': {'$ne': 1}}
buy_sell_cond = {'$gt': 0} # 买一量大于卖一量
# 筛选出符合条件的股票
for symbol in symbols_all:
data = history(symbol=symbol,
start_time=start_date,
end_time=end_date,
fields=["symbol", "limit_status", "B1_V", "S1_V"],
indicators={},
bar_count=1,
freq="1Q",
filter={
'$and': [
amplitude_cond,
limit_up_cond,
{'buy_sell_volume': buy_sell_cond}
]
},
sort=[])
if len(data) == 0:
symbols_all.remove(symbol)
symbols_selected = symbols_all
print(symbols_selected)
上述代码中，选股的逻辑为振幅大于1、剔除昨日涨停、买一量>卖一量。使用循环筛选股票，通过获取历史数据并比较指标条件和买卖盘量等因素，来筛选出符合条件的股票。
## 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。
