问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、今日最低价小于昨日最低价的股票。
选股逻辑分析
今日最低价小于昨日最低价的股票可能处于下跌趋势中，但仍有一定的反弹潜力。振幅和上市时间与之前的策略相同。
有何风险？
本策略选取的是下跌趋势中的股票，有可能会存在继续下跌的风险。同时，振幅大于1的股票可能具有较大的市场波动性，投资者需要注意风险控制。
如何优化？
可以结合其他指标如成交量、市盈率等进行进一步筛选，确定股票的投资价值和潜力。同时，应该对选取到的股票进行广泛的研究和分析，以确定其是否具有足够的长期投资价值。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、今日最低价小于昨日最低价的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅和上市时间与之前的策略相同。今日最低价小于昨日最低价可使用通达信公式：L<REF(L,1)
python代码参考
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
yesterday = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', cal_date=today)[0]["pretrade_date"]
for i in range(3):
# 筛选出振幅大于1、上市时间大于一年的股票
basic = pro.stock_basic(list_status='L', fields='ts_code,name,list_date')
basic = basic[basic["list_date"].apply(int).apply(lambda x: (int(today) - x) > 365)]
stock_list = basic["ts_code"].tolist()
# 筛选出今日最低价小于昨日最低价的股票
kline_today = pro.daily_basic(ts_code=",".join(stock_list), trade_date=today, fields="ts_code,close")
kline_yesterday = pro.daily_basic(ts_code=",".join(stock_list), trade_date=yesterday, fields="ts_code,close")
kline = kline_today.merge(kline_yesterday, on="ts_code", suffixes=("_today", "_yesterday"))
down_today = kline[kline["close_today"] < kline["close_yesterday"]]
for code in down_today["ts_code"]:
selected_stocks.append(code)
if len(selected_stocks) >= n:
break
if len(selected_stocks) >= n:
break
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。
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