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、反包。该选股策略主要基于技术面来选股，振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业，反包指标用于寻找反转信号，以寻找短期交易机会。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于技术面来选股，结合了振幅、大单净量和反包等指标，以筛选出有交易机会的股票。振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业，反包指标用于寻找反转信号，以寻找短期交易机会。该选股策略偏向于短期交易，需要投资者进行快速进出和风险控制。
有何风险？
该选股策略存在一定的风险，可能会出现市场波动较大导致进出不及时或者行情不符合预期等情况，从而导致收益下滑。另外，反包指标存在一定的滞后性和假信号问题，需要投资者结合其他指标和因素进行分析和判断。
如何优化？
在策略优化上，可以尝试加入其他的技术指标和基本面因素来提高选股准确率和稳定性，同时动态地调整选股条件和指标权重，以适应市场变化和个人需求。另外，可以加入风险控制和仓位管理等策略，避免过度交易和投入过大的风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、反包。需要加入其他的技术指标和基本面因素来提高选股准确率和稳定性，并且根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化。投资者要结合其他的风险控制和仓位管理等策略，避免过度交易和投入过大的风险。
同花顺指标公式代码参考
SET SELECTED = REF(CLOSE,1) < REF(CLOSE,2) AND
REF(HIGH,1) > REF(LOW,2) AND
(HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND
AMOUNT > 0
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取技术指标
tech_data = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='turnover_rate, amount')
if len(tech_data) > 0 and tech_data.iloc[0]['amount'] > 10 ** 8:
price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close')
if not price_data.empty:
# 判断是否符合条件
cond1 = price_data.iloc[-2]['close'] < price_data.iloc[-3]['close']
cond2 = price_data.iloc[-2]['high'] > price_data.iloc[-3]['low']
cond3 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
if cond1 and cond2 and cond3:
selected_stocks.append(info)
if len(selected_stocks) >= length:
break
return selected_stocks
致辞
本次问答为问财量化选股策略逻辑的第二十七篇，该选股策略主要基于技术面来选股，振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业，反包指标用于寻找反转信号，以寻找短期交易机会。需要投资者进行快速进出和风险控制，避免过度交易和投入过大的风险。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
