问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行和换手率在2%~9%之间。通过考虑股票的波动性、交易活跃度和流动性来筛选具有潜在上涨机会的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票的波动性、交易活跃度和流动性来筛选个股。振幅大于1可以说明股票价格波动较大，大单净量排名可以反映该股票的交易活跃度，而换手率在2%~9%之间可以反映该股票的流动性。通过综合考虑以上因素，可以筛选出具有潜在上涨机会的个股。
有何风险？
该选股策略主要是基于短期因素如股价波动性、交易活跃度和流动性等来选股，未考虑股票基本面的长期发展能力。此外，由于选股条件过于具体，可能面临适用范围较窄的问题，影响选股效果。因此，需要进一步考虑其他重要的选股因素和条件。
如何优化？
可以加入其他技术指标来更好地综合考虑股票短期因素和其长期发展能力。此外，应针对筛选范围较小的问题，去除一些过于具体的选股条件，如将2%-9%的换手率条件改为较为通用的流动性条件。最后需要对选股逻辑进行回测，验证策略的可行性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行和流动性较好（如换手率达到20%以上）。同时结合其他技术指标和股票基本面分析来筛选个股。
同花顺指标公式代码参考
SET RANGE = 1;
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1) * 100 > RANGE AND amount > VOL AND turnover_rate >= 0.02 AND turnover_rate <=0.09;
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')
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 ** 9 and tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] >= 0.2:
# 获取股价数据
price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close,vol')
# 判断是否符合条件
# 1. 满足振幅大于1条件
cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
# 2. 满足大单净量排行条件
cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
if cond1 and cond2:
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九篇，主要以振幅、大单净量和流动性为标准，通过综合考虑股票波动性、交易活跃度和流动性来选股。希望投资者能通过本文了解更多量化选股方法，避免盲目跟风并降低股票选取和投资风险。
## 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？
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