(supermind)振幅大于1、反包、买一量_卖一量

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，反包，买一量大于卖一量。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑了波动性和量价关系，买卖力量的比对能够一定程度上反映股票的走势。同时，通过反包和振幅限制，能够进一步提高选股的效果。

有何风险？

该选股逻辑可能会存在一定的局限性，因为只考虑了以上的技术指标和量价关系，而没有考虑到其他基本面因素的影响。此外，只考虑一定时期内的股票信息，可能也会存在一定的误判。

如何优化？

可以加入更多基本面因素，如市盈率、市净率等指标，进一步提高选股的准确性。同时，可以研究机器学习等算法优化股票的选股效果，选择出更符合实际需求的股票。

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；
买一量大于卖一量。

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:BUYVOL > SELLVOL;  // 买一量大于卖一量

FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 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)
    buy_vol = dv.get_ts("buy_volume", symbol=symbol)
    sell_vol = dv.get_ts("sell_volume", symbol=symbol)
    # 计算其他指标
    selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & (buy_vol > sell_vol)
    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。

    ## 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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