问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，三连阴。该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和技术指标等因素。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和技术指标等因素。振幅和流通市值筛选了市场交投活跃度和公司规模，而三连阴则反映出股票当前的技术走势较差。这是一种短期卖压力较大的情况，下跌可能会加速，买入需谨慎。通过综合分析这几方面的因素，可以挑选出市场当前表现较差的股票。
有何风险？
该选股策略存在忽略了股票的基本面信息和其他品种的机会等风险因素。此外，技术指标无法完全预测未来走势，并且短期下跌情况下买入也存在较大风险，需谨慎控制风险。 另外，虽然振幅大可能意味着该股票市场交投活跃度较高，但也可能意味着股价波动较大。
如何优化？
在现有选股逻辑的基础上，可以结合其他股票的基本面信息和其他品种的机会，进一步进行筛选和综合评价。可以考虑加入一些技术指标，如均线、MACD等进行辅助判断。此外，可以加入一些基本面因素，如营收增长率、盈利增长率等等，强化股票的价值属性分析。需要强调的是，技术指标只是辅助决策，操作应该建立在公司基本面的基础上。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，三连阴。该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和技术指标等因素。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV>10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: REF(CLOSE,1) > REF(CLOSE,2) AND REF(CLOSE,2) > REF(CLOSE,3); //三连阴
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()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
# 筛选符合条件的股票
df_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
quote = pro.futu_quote(code).iloc[0] # 获取实时行情
if abs((quote['high'] / quote['low'] - 1) * 100) < 1: # 振幅小于1
continue
circ_mv = pro.daily_basic(ts_code=code, trade_date=quote['date'], fields='circ_mv').iloc[0]['circ_mv'] # 流通市值
if circ_mv < 10000000000: # 流通市值小于100亿元
continue
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20220101')
if (df['close'].shift(1) > df['close'].shift(2)) & (df['close'].shift(2) > df['close'].shift(3)): # 三连阴
continue
# 符合条件的股票
info = {}
info['ts_code'] = code
info['name'] = data.iloc[i]['name']
df_list.append(info)
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
## 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。
