问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，今日增仓占比>5%。
选股逻辑分析
在原有的选股逻辑基础上，新增了今日增仓占比指标，选股逻辑更加严格，筛选出的股票更为稳定和活跃，可以更准确地找到上涨趋势明显、增仓较多的优质股票。
有何风险？
该选股逻辑仍然相对较为简单，未考虑到大量的基本面因素和宏观环境等综合因素对股票走势的影响，同时，限定的今日增仓占比范围也相对较窄，可能会错过一些潜力较大的个股。此外，在高风险市场环境下，增仓占比指标有可能成为衡量投资者风险偏好的指标，选股结果可能受到影响。
如何优化？
可以加入更多优质的基本面指标和宏观因素进行综合考虑，例如财务数据、行业分析等方面，加强选股的准确性和稳健性。同时可以考虑增加指标的时间跨度，综合考虑多日增仓，更好地反映股票的持仓情况，提高选股结果的可靠性。
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；
- 今日增仓占比大于5%。
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:CDC(D, 100, C / (CAPITAL * S / P)) * 100 > 5; // 今日增仓占比大于5%
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)
capital = dv.get_ts("total_share", symbol=symbol) * dv.get_ts("close", symbol=symbol) / 10000
volume = dv.get_ts("volume", symbol=symbol)
# 计算增仓占比指标
c = volume / capital.shift(1)
s = (close + low + high) / 3
p = (low + high) / 2
w = 10000 / s
increase_signal = dv.add_formula(
"increase_signal", "100 * Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) * w * c / p", is_quarterly=False)
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & increase_signal & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
同样使用Python和技术指标库TA-Lib进行计算，加入今日增仓占比指标进行筛选，以期获得更为准确的选股结果。
## 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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