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、当日最大跌幅在-5%以下-4%以上的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1可以使策略选中的股票拥有一定的市场活跃性和波动性。上市时间大于一年可以避免选中新股或者价格波动较大的股票。当日最大跌幅在-5%以下-4%以上可以筛选出近期有波动的股票，其价格可能出现较大的反弹和上涨。
有何风险？
本选股策略可能面临一些风险：一是当日最大跌幅并非是该股票近期表现的全面反映，其波动性可能会受到其他因素的影响。二是选中的股票可能会存在个别重要事件或者财务问题，严重影响股价，策略选出的结果会有误差。三是过度追求近期波动性可能会使策略选出较多的波动性较大的股票，存在一定风险。
如何优化？
本选股策略可以加入其他指标以进行更全面的技术面和基本面分析，如其他均线、MACD指标、市盈率等等。同时，可以增加其他风险控制指标，如收益风险比、股票波动率等指标。针对当日最大跌幅，也可以加入其他相关指标如波动率、Beta等进行分析。
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、当日最大跌幅在-5%以下-4%以上的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅：
VAR1:=(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))*100;
VAR1>1
当日最大跌幅：
COUNT:=1;
RE:=(LOW-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*100;
RE<-4 AND RE>-5
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]
start_date = (pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, fields='cal_date'))["cal_date"].values[-20]
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=start_date, end_date=today, fields='close, high, low')
if len(quote_info) == 0:
continue
amplitude = abs(quote_info["close"].iloc[-1] - quote_info["close"].iloc[-2]) / quote_info["close"].iloc[-2]
if amplitude < 0.01:
continue
if code.startswith("ST"):
continue
max_drop = (quote_info["low"].min() - quote_info["close"].iloc[-2]) / quote_info["close"].iloc[-2] * 100
if max_drop >= -4 and max_drop < -5:
selected_stocks.append(code)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
