问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,收盘价大于昨日的最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了个股的波动性、上涨趋势和当前价格表现。振幅大于1可筛选出波动较大的个股；近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10可以筛选出趋势明显、业绩较好的股票；收盘价大于昨日的最低价可以筛选出当前表现优秀的个股。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 选股指标过于单一，并未考虑公司的基本面数据、金融政策影响等重要因素，筛选结果可能欠缺全面性和精准性。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10可能会存在突发利好消息或炒作情况，具有一定的不确定性。
如何优化？
在基于该选股策略的前提下，可以优化的方面有：
- 添加其它技术指标，如MACD、DMA等，从多方位挖掘个股的投资机会。
- 加入公司基本面数据、行业分析等因素，全面提高股票的评估精度。
- 考虑引入量能指标，结合个股价格表现和交易量变化情况，提高选股策略的有效性。
最终的选股逻辑
基于以上考虑，我们最终确定的选股逻辑如下：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日单日涨幅大于等于百分之10。
- 收盘价大于昨日的最低价。
- 考虑公司基本面数据、行业分析等因素。
- 考虑量能指标。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW > ATR(CLOSE,20), 1, 0);
C2 = IF(ABS((CLOSE-REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE,1)) > 0.1, 1, 0);
C3 = IF(CLOSE > REF(LOW, 1), 1, 0);
C4 = //考虑基本面数据、行业分析等因素的代码。
C5 = //考虑量能指标的代码。
SELECTOR=C1*C2*C3*C4*C5;
RESULT= SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) > 0.1, 1, 0)
C3 = np.where(df['close'] > df['low'].shift(1), 1, 0)
C4 = //考虑基本面数据、行业分析等因素的代码。
C5 = //考虑量能指标的代码。
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 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？
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