(supermind)振幅大于1、昨天3连板、竞价主力净买大于0

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1、昨天有3连板、竞价主力净买大于0。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要涵盖了技术面和资金面两方面的指标。技术面指标为振幅大于1、昨天有3连板，通过这两个指标可以筛选出近期表现较为强势的标的。资金面指标为竞价主力净买大于0，通过这个指标筛选出有资金流入的股票。该策略的优点在于综合考虑了技术面和资金面的指标，能够寻找出市场表现较好、有投资价值的股票，缺点在于忽略了公司基本面数据，存在选出的股票被市场高估、内在价值低的风险。

有何风险？

以下是该选股策略的存在的风险：

容易受到市场波动影响，导致选中的股票短期内无法保持表现；
忽略了公司基本面数据，可能存在某些被市场高估、内在价值低的股票被筛选出来的风险；
资金面指标只能反映当前的资金流向，未来的资金流向可能会发生变化，对选出的标的带来不确定性。

如何优化？

为了降低风险，我们可考虑以下优化：

将竞价主力净买更换为主力自营净买或大单净买，以减少资金面指标带来的不确定性；
加入公司基本面数据，考虑资产负债表、现金流量等因素，以改善选股的准确性；
加入其他技术分析指标，如KDJ、MACD等，以提高选股的精确度和综合性。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下：

挑选振幅大于1、昨日有3连板的股票；
在以上的选股条件下，挑选竞价主力自营净买或大单净买大于0的股票；
在考虑选股条件的时候，优先挑选盈利上升、股价稳定、ROE高、负债率低的蓝筹股。

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：

C := (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1);
C1 := C > 1;
C2 := (REF(C, 1) > REF(C, 2)) AND (REF(C, 2) > REF(C, 3)) AND (REF(C, 3) > REF(C, 4));
C3 := II > 0;
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;

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=300) # 取得 df 数据，周期为日K线
df = pd.DataFrame(klines)

C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)
C2 = df.groupby('contract.symbol')['close'].apply(lambda x: (x.shift(1) > x.shift(2)) & \
                                                             (x.shift(2) > x.shift(3)) & \
                                                             (x.shift(3) > x.shift(4))).astype(int)
C3 = ((df['bid1'] - df['ask1']) * df['bid_vol1'] - (df['bid_vol1'] - df['ask_vol1']) * df['last_volume']) > 0
selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', ascending=False).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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