问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包出现，三连阴。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术指标和历史走势，通过振幅、反包、三连阴等条件过滤，筛选出相对安全的股票。其中振幅和反包出现的判断主要考虑了当前的走势和市场情况，而三连阴则比较注重历史数据变化。综合考虑多方面的因素，希望能够获得更好的选股结果。
有何风险？
该选股逻辑存在一定的局限性，主要是不能考虑到其他基本面因素对股票价格变化的影响，以及单纯的技术指标筛选可能会让选股结果略有偏差。
如何优化？
该选股逻辑可以加入更多基本面和宏观经济指标，更广泛地研究市场情况和行业走势，充分利用历史数据和大数据分析的手段，提升选股准确性。此外，可以结合量化分析策略，进一步优化选股结果。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 最近三天出现阴线；
- 过去10个交易日内最高价 < 过去50个交易日内最高价。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:COUNT(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 3) == 3; // 最近三天出现阴线
F04:HHV(HIGH, 10) < HHV(HIGH, 50); // 过去10个交易日内最高价 < 过去50个交易日内最高价
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F05, 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
# 计算其他指标
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & (close < close.shift(1)) & (close.shift(1) < close.shift(2)) & (close.shift(2) < close.shift(3)) & (high.rolling(10).max() < high.rolling(50).max())
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
在 Python 中实现整个选股逻辑，需要先获取相关的股票数据（如行情、买卖量数据等），并与选股条件进行比对，从而得到选股结果。在本例中，由于选股条件较为复杂，需要计算股票的历史变化、阴阳线变化和价格高低位等指标，从而确保选股的准确性。
## 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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