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、量比大于1.5、量比小于6。通过考虑股票的波动性、交易活跃度和交易量等因素来筛选具有潜在上涨机会的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要是基于短期技术面因素如股价波动性、交易活跃度和交易量来选股。振幅的选择可以筛选出波动性较大的个股，而大单净量和量比则可以反映出市场的交易活跃度和情绪。同时，限制量比的范围可以避免股票被拉升或被套牢的情况。
有何风险？
该选股策略主要是基于短期技术面因素来选股，未考虑股票基本面的长期发展能力。限制量比的范围也可能导致选出的股票数量少，存在一定的选股盲区，影响选股效果。同时，由于短期选股策略的不稳定性，需要对选股结果进行长期跟踪和评估。
如何优化？
可以考虑加入其他技术指标和股票基本面指标，如RSI、MACD、净利润等，来更好地综合考虑股票面因素和长期发展能力。多维度综合得出股票的优势、劣势，从而更为准确地挑选出符合自己长期投资计划的股票。同时，可以适当调整选股条件，如将量比的范围扩大一些，来扩大选股范围。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、量比大于1.5、量比小于6，并结合其他技术指标和股票基本面分析来综合考虑股票面因素和长期发展能力。
同花顺指标公式代码参考
SET PERIOD_TIME = 1;
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND amount > VOL AND (CLOSE / REF(CLOSE, 1) - 1) * 100 > 0 AND (HOUR >= 9 AND MINUTE >= 25 * PERIOD_TIME) AND turnover_rate > 1.5 AND turnover_rate < 6;
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:
# 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的条件
cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
# 2. 满足大单净量排行的条件
cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
# 3. 满足量比大于1.5和小于6的条件
cond3 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 1.5 and tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] < 6
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十四篇，通过振幅、大单净量和量比等指标来筛选个股。本文整理出一个量化选股方法，能够给投资者提供一定程度的选股参考。但需要投资者注意该方法中存在一些缺陷，需要根据个人需求和实际情况进行适当调整。同时，需要采用数据回测等方法来验证策略的可行性和稳定性。
## 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。
