(supermind)振幅大于1、60开头的股票、大单净量排行_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票、大单净量排行。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高，选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
2. 大单净量排行可以筛选出最近市场走势较为明显的个股，有一定的参考价值。
3. 综合以上条件可以筛选出相对具备投资潜力的个股。

有何风险？

1. 只选择波动性较高和最近市场走势较为明显的股票可能会带来较大的投资风险。
2. 可能会忽略其他具备潜力的个股。

如何优化？

1. 可以结合其他指标，如市场行情、基本面数据等进行筛选。
2. 可以考虑加入风险控制机制，如止损和分散投资等方式降低风险。
3. 可以使用机器学习和深度学习等模型优化策略，提高有效性和稳定性。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票、大单净量排行。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1，60开头的股票，大单净量排行
COND1:= (HIGH-LOW)/OPEN > 0.01 AND LEFT(CODE,2) = '60';
COND2:= GREATEST(BIG, HUGE) > 0;
CONDITION:= COND1 AND COND2;
//按大单净量排行
SORTFIELD:= NETVOLUME(BIG);
SIGNAL:= SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);

Python代码参考

import akshare as ak

def select(df):
    #振幅大于1，60开头的股票，大单净量排行
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    df = df[df['大单净量排名'].notna()]
    #按大单净量排行
    df = df.sort_values(by='大单净量排名')
    return df

    ## 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。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)