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、昨日竞价换手率大于0.26。该选股策略主要是选择振幅较大、大单量比较集中、且昨日竞价换手率较高的股票，适用于中短期操作。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样是基于技术面和资金面指标进行选股。振幅大于1和大单净量排行符合短线投资者对波段操作的需求，而昨日竞价换手率大于0.26则意味着市场中的主力资金可能有意愿持续持有该股票。
有何风险？
该选股策略存在一定风险。昨日竞价换手率较高并不代表后期股票价格一定反弹，仍须注意风险控制；振幅较大的股票往往伴随着较大的风险，需注意操作时的安全边际。
如何优化？
在进行中短期操作时，需要注意风险控制和资金管理，考虑加入其他市场因素、基本面等因素综合判断，以及进行量化分析和预测，优化选股策略的效果。同时，在操作中要严格执行止盈止损策略，避免仓位过大造成损失。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、昨日竞价换手率大于0.26，并进行基本面分析和风险控制，严格执行止盈止损策略。
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 # 昨日竞价换手率大于0.26 SELECT3 = JQHS / LC > 0.0026 SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3 SORT_BY = '成交额' SORT_ASCEND = False
以上是计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行具体调整，以得到更加准确的选股结果。
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
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')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断振幅大于1，大单净量排行，昨日竞价换手率大于0.26
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or \
GET_DRBQ(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol']) < 0.8 or \
row['jqhs'] / row['vol'] <= 0.0026:
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
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
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], 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、昨日竞价换手率大于0.26。同样需要根据实际需求进行修改，加入其他指标、基本面因素等因素综合判断，以及风险控制措施等。
## 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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