问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行、三连阴。该选股策略主要考虑到情绪低迷、市场疲软的股票，适用于对股票的中长期投资者。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑的是市场情绪低迷、股票处于下跌趋势时的选股策略。三连阴代表该股票已经出现下跌趋势，经过股价下跌之后，其估值可能会有所修复，有一定的投资机会。但该选股逻辑忽略了公司的基本面和行业情况，可能会错杀好股。
有何风险？
该选股逻辑几乎完全忽略了公司的基本面情况，例如公司的盈利能力、竞争力、行业地位等。此外，市场情绪变化不可控，不排除出现被深埋的“五连阴”股票，如果过多依赖某一个技术指标，可能会错杀好股。
如何优化？
可以加入公司的基本面指标和技术指标，如EPS、市净率、RSI等，以获得更全面、更准确的选股标准。此外，可以加入其他技术指标，如均线系统、MACD等，增加选股时的确认度，尽量避免单一指标导致的投资错误。需要注意的是，应该将技术指标作为辅助分析手段而不是完全依赖。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、三连阴，并加入公司的基本面和技术指标进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 大单净量排行
SELECT2 = GET_DRBQ(CODE, NAME, LAST, LASTVOL) >= 0.8
# 三连阴
SELECT3 = REF(CLOSE, 1) < REF(CLOSE, 2) AND REF(CLOSE, 2) < REF(CLOSE, 3)
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '市值'
SORT_ASCEND = False
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')
stock_list = []
# 进行选股
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断条件，振幅大于1，大单净量排行，三连阴
if not ((row['high'] - row['low']) / row['high'] > 0.01) or \
GET_DRBQ(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol']) < 0.8 or \
row['close'] > row['pre_close'] and row['pre_close'] > REF(row['pre_close'], 1) and \
REF(row['close'], 1) > REF(row['pre_close'], 1) and REF(row['close'], 2) > REF(row['pre_close'], 2):
continue
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
# 可添加其他指标
stock_list.append(selected_data)
# 按市值从大到小排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['circ_market_cap'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行、三连阴。注意，需要根据具体市场情况调整选股条件和指标，不能盲目追求某一技术指标导致的投资错误。应该将技术指标作为辅助指标，根据公司基本面和行业情况进行综合分析，从而制定出符合自己风险承受能力的选股策略。
## 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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