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、资金强度由大到小。该选股策略主要是选择振幅较大、大单量比较集中、资金强度较高的股票，适用于投资者寻找中长期投资机会。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于资金面和市场行情进行选股。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，资金强度由大到小则能更好地反映市场资金的主力动向，有效判断股价的走势。
有何风险？
该选股逻辑可能忽略了一些其他的重要的因素，如基本面、行业因素等。此外，忽略了市场走势的影响，容易出现市场风险和操作风险。
如何优化？
在选股策略中加入部分基本面指标和行业分析可以更全面、更准确地判断股票的投资价值。此外，还可以适当结合市场走势，增加风险控制措施。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、资金强度由大到小，并结合基本面分析、行业分析和风险控制策略。
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
# 资金强度
SELECT3 = GET_FUND_AT_BUY(CODE, NAME) > REF(GET_FUND_AT_BUY(CODE, NAME), 1)
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '资金流入'
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，资金强度由大到小
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or \
GET_DRBQ(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol']) < 0.8:
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
continue
if GET_FUND_AT_BUY(row['ts_code'], row['name']) <= REF(GET_FUND_AT_BUY(row['ts_code'], row['name']), 1):
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)
# 按资金流入从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['fund_at_buy'], 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、资金强度由大到小。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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