问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、昨天连续3板的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的波动性、交易行为和市场热度指标，通过挑选连续3天上涨的股票，筛选出近期市场较为热门的标的。同时，振幅大于1，实际换手率在一定范围内的股票是高波动性、筹码转移的信号，可增加交易机会，提高盈利概率。
有何风险？
该选股策略有较强的市场热度依赖，可能会出现市场快速转冷或单日黑天鹅事件导致选股策略失效，同时，选择连续3天上涨的股票也容易受到盘中拉升等异常市场波动的影响，需要谨慎使用。
如何优化？
除了选择连续3天上涨外，还可以考虑其他市场热度指标，如资金流入、异动板块等，提高选股的准确率。同时，也需注意股票基本面的检查，避免选错低价股和垃圾股。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、昨天连续3板的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选昨天连续3板的股票
yesterday_price = REF(C, 1)
yesterday_bool = C / yesterday_price >= 1.0995
before_yesterday_price = REF(C, 2)
before_yesterday_bool = yesterday_price / before_yesterday_price >= 1.0995
three_days_bool = yesterday_bool & before_yesterday_bool
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & three_days_bool
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude >= 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：昨天连续3板
hist_data['bool'] = hist_data['close'] / hist_data['close'].shift(1)
yesterday_bool = hist_data['bool'].rolling(window=2).apply(lambda x: all(x >= 1.0995))
before_yesterday_bool = hist_data['bool'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[:2] >= 1.0995))
three_days_bool = yesterday_bool & before_yesterday_bool
# 选出符合条件的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & three_days_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上仅为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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