问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、连续3天以上大单净量大于0.05的股票。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性，以及大单净量的买入动力，选出具备较强买入潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑振幅、换手率等指标对股票波动性的影响，以及大单净量作为量能指标，反映市场资金的买入动力，选择连续3天以上大单净量大于0.05的股票作为选股条件。该指标可以反映机构及大资金持有者的买入行为，同时考虑其连续性，增强其参考价值。
有何风险？
该选股策略存在以下不足与风险：首先，振幅、换手率等指标并不能完全反映市场资金的操作行为，存在一定的误判风险；其次，大单净量作为量能指标对市场流向的判断，存在较大的主观性和误判压力；同时，由于该选股策略仅以买入力量为主要参考指标，而未考虑市场因素、基本面等实际的股票价值，投资行为存在较大的不确定性。
如何优化？
该选股策略可以引入其他参考指标，如市盈率、市净率等基本面指标、技术形态分析等指标，以提高选股策略的参考价值和可靠性。同时，引入风险控制策略，如动态止盈止损等，以保障投资安全。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、连续3天以上大单净量大于0.05。可以加入其他考量标准和风控策略。
同花顺指标公式代码参考
选股条件为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、连续3天以上大单净量大于0.05。
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER>2 AND TURNOVER<9;//换手率大于2%小于9%
C3: SUM(BIG_NET_AMOUNT, 3) / SUM(VOL, 3) >= 0.05;//最近3天大单净量大于0.05
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
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,list_date')
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']
# 排除科创板股票
industry = row['industry']
if industry.startswith('688'):
continue
# 获取技术数据
tech_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20190101', end_date=current_date, fields='high,low,vol')
if tech_data.empty:
continue
# 判断振幅、换手率是否符合要求
if tech_data.iloc[-1]['high'] - tech_data.iloc[-1]['low'] <= 0 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] <= 0.02 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] >= 0.09:
continue
# 判断大单净量是否符合要求
moneyflow_data = pro.moneyflow(ts_code=code, start_date='20190101', end_date=current_date, fields='buy_sm_vol,buy_md_vol,buy_lg_vol,sell_sm_vol,sell_md_vol,sell_lg_vol')
if not moneyflow_data.empty and moneyflow_data.tail(3)[['buy_lg_vol', 'sell_lg_vol']].sum()['buy_lg_vol'] > moneyflow_data.tail(3)[['buy_lg_vol', 'sell_lg_vol']].sum()['sell_lg_vol'] and moneyflow_data.tail(3)['buy_lg_vol'].sum() / tech_data.tail(3)['vol'].sum() > 0.05:
selected_stocks.append(info)
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks).head(length)
return selected_stocks
致辞
本次问答为选股逻辑：振幅大于1,换手率>2%且<9%,连续3天以上大单净量大于0.05的问答。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性，以及大单净量的买入动力，选出具备较强买入潜力的股票。在实际选股中，需要充分考虑市场环境、行情风险、基本面等多个因素，建立稳健的选股体系，以获得更稳定的投资收益。
## 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。
