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,昨日主力控盘。
选股逻辑分析
该选股策略主要关注了技术面和资金面方面因素，对具有较高波动性、强势表现且包含主力控盘的股票进行筛选。选股逻辑包括以下三个方面：1. 振幅大于1，关注股票波动性；2. 近25个交易日单日涨幅大于等于10%，关注股票强势表现；3. 昨日主力控盘，关注股票资金面情况。该选股策略较为简单，但能够综合考虑技术面和资金面因素。但有可能出现挖掘出的股票基本面较差、风险较高等情况。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 忽略了股票的基本面因素，选中基本面较差的股票。
- 昨日主力控盘个股可能存在短期投机性，具有风险性。
如何优化？
针对以上风险，我们可以从以下方面对选股策略进行优化：
- 引入股票基本面因素进行筛选，选择财务状况、盈利能力等较优异的股票。
- 增加个股单日涨幅的条件，筛选出表现更加强势的股票。
- 结合其他策略，如评估股票的估值、行业走势等，进行更为全面的选股。
最终的选股逻辑
据此，我们最终确定的选股逻辑为：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
- 当日主力控盘。
- 引入基本面因素，如财务状况、盈利能力等财务指标。
- 结合其他技术指标和评估股票价值的方法，如RSI指标、MACD指标等。
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(VOL/MAX(VOL,21)>0.5, 1, 0);
C4 = // 引入基本面因素的指标公式。
C5 = // 结合其他技术指标的指标公式。
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5;
RESULT= SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(df['close'], 20), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) > 0.1, 1, 0)
C3 = np.where(df['volume'] / df['volume'].rolling(21).max() > 0.5, 1, 0)
C4 = // 引入基本面因素的指标公式。
C5 = // 结合其他技术指标的指标公式。
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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