问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，昨天连续3日涨停，昨日主力控盘。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了以下几个方面：1. 振幅大于1，可以过滤出市场活跃的高热度标的；2. 昨天连续3日涨停，可以反映出市场对该标的的买入热情；3. 昨日主力控盘，可以反映出市场资金对该标的的追捧。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 过度追求涨停板数量，忽略标的长期投资价值；
- 主力控盘数据难以判断；
- 对于高估值标的容易过度买入。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下方案：
- 根据行业、基本面等多方面因素综合分析标的价值，不仅仅关注涨停板数量；
- 加入其他技术指标如K线形态等判断主力控盘；
- 追加风控策略，避免过度集中持仓的风险。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 昨天连续3日涨停；
- 昨日主力控盘；
- 根据行业、基本面等多方面因素综合分析标的价值。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的通达信指标公式如下：
暂无
python代码参考
import pandas as pd
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("YOUR_ACCOUNT", "YOUR_PASSWORD"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 24 * 60 * 60, data_length=500) # 获取 df 数据, 日线为周期
df = pd.DataFrame(klines)
C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)
C2 = df.groupby('contract.symbol')['pct_chg'].apply(lambda x: (x.shift(1) == 9.00) & \
(x.shift(2) == 9.00) & \
(x.shift(3) == 9.00)).astype(int)
C3 = df.groupby('contract.symbol')['oi_chg'].apply(lambda x: (x.diff() > 0)).shift(1).fillna(0).astype(int)
selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].index.tolist()
## 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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