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，竞价涨幅大于-2%小于5%。
选股逻辑分析
该选股策略结合了股票的波动性和竞价价格变动情况，通过筛选振幅较大且竞价价格涨幅在一定区间内的股票进行投资。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 考虑到竞价价格变动情况，市场杠杆利用的情况容易导致股价大幅波动，对于风险承受能力弱的投资者不够友好；
- 过于关注市值规模和波动性，可能会忽略了中小市值股票的投资机会；
- 竞价价格数据存在误差，可能会产生选择偏差。
如何优化？
为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：
- 综合考虑各种市场指标，如市盈率、市净率等，更加全面地评估股票的投资价值；
- 加入流动性等指标，从流动性等角度研究股票的投资机会；
- 严格控制风险，不断进行风险调整。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
- 振幅大于1%；
- 竞价涨幅大于-2%且小于5%。
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;
非北京A股和非中国大陆：BOARD_MAIN!='中国大陆' AND AREA!='北京';
竞价涨幅：(OPEN-OPEN_YESTERDAY)/OPEN_YESTERDAY>-0.02 AND (OPEN-OPEN_YESTERDAY)/OPEN_YESTERDAY<0.05;
选股公式:振幅 AND 非北京A股和非中国大陆 AND 竞价涨幅;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def tech_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]
# 竞价涨幅
result = []
for stock in stockList:
cur_market_info = get_current_minute_market_info(stock)
open_price = float(cur_market_info['data'][0]['last_px'])
pre_close_price = float(cur_market_info['data'][0]['preclose_px'])
price_changes = (open_price - pre_close_price) / pre_close_price
if -0.02 < price_changes < 0.05:
result.append(stock)
# 选出满足条件的股票代码
return result
## 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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