问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，外盘/内盘大于1.3。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票价格波动、市场情绪和资金流入流出情况。考虑的指标量比较少，从而选股逻辑比较容易理解和操作。但同时也会带来一定的选股偏差和不确定性。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了股票价格和资金流情况，而忽略了其他基础面因素。市场情况、政策变化等因素可能会影响股票的表现，而该选股逻辑可能无法完全顾及到这些因素，存在一定的风险。
如何优化？
可以加入其他的技术指标和基础面因素，例如均线、市盈率等，提高选股的维度和准确性。同时，可以考虑使用机器学习等方法，系统性地挑选出有效的指标，提高选股效率和精度。
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；
- 外盘/内盘大于1.3；
- 股票的市盈率、市净率等指标。
- 其他技术指标和基础面因素。
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:(VB / IB) >= 1.3; // 外盘/内盘大于1.3
F04:INDEXMEMBER('000001.SH',STOCKCODE)>=0 AND INDEXMEMBER('399006.SZ',STOCKCODE)<0; // 中证指数成份股，创业企业板除外
F05:PE > 0 AND PB > 0; // 市盈率、市净率大于0
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04 AND F05;
SYMBOL_SORT("热点板块", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F06, 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):
# 获取股票价格和成交量数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
volume = dv.get_ts("volume", symbol=symbol)
fund_ext = dv.get_ts("fund_ext", symbol=symbol)
# 获取公司市盈率、市净率等数据
pe_ratio = get_fundamentals(query(
valuation.pe_ratio
).filter(
valuation.pe_ratio.symbol == symbol
), end_date=dt.datetime.today(), count=1, panel=False)
pb_ratio = get_fundamentals(query(
valuation.pb_ratio
).filter(
valuation.pb_ratio.symbol == symbol
), end_date=dt.datetime.today(), count=1, panel=False)
# 计算其他指标
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & (fund_ext['fvolume'] / fund_ext['fivolume'] >= 1.3) & (index_stockfilter('000001.SH', exclude=True) & index_stockfilter('399006.SZ', exclude=False)) & (pe_ratio > 0) & (pb_ratio > 0)
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和公司基础数据，如行情、成交量、市盈率、市净率等数据，并与选股条件进行比对，从而得到选股结果。在本例中，先用 get_fundamentals 函数获取公司市盈率、市净率的数据，再用其他指标计算选股结果，最后返回筛选结果。
## 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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