问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和10日涨幅大于0小于35的股票作为选股标准，选出的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略通过考虑股票短期价格波动、资金流入和近期涨幅等因素来进行选股。振幅大于1意味着股票价格波动较大，下午大单净流入则表明资金在此时段内大量流入，同时加入了10日涨幅大于0小于35的条件，筛选出符合标准的股票，可以找到短期内具有投资价值的股票。
有何风险？
本策略的风险在于只考虑了短期内几个指标，没有考虑更长期的市场趋势和股票的基本面因素，可能存在一定的盲目性。同时，选取的参数也可能影响选股策略的有效性和准确性。而且，短期内股价涨幅较大的股票也可能存在未来持续上涨或下跌的风险。
如何优化？
对于本选股策略，可以加入更多的指标以综合分析股票的基本面、技术面和市场趋势，并尽量避免盲目跟风和过度交易等行为，避免操作风险。此外，也需要加强风险控制和资金管理等方面的问题。同时，应该使用数据回溯方法对不同的选股策略进行比较，选择较为有效的选股策略。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和10日涨幅大于0小于35的股票作为选股标准，选出的个股为投资标的。在进行后续的操作时，应该对选中的股票进行全面的基本面、技术面和政策面分析，以确定其投资价值和风险水平。在操作过程中应充分考虑风险控制和资金管理等方面的问题。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：(HIGH-LOW)/PRE_CLOSE > 0.01
下午大单净流入：C - O > (0.005*V-MA(V,3))/10000
10日涨幅：(CLOSE/REF(CLOSE,10)-1)*100
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code)
if ts_code.startswith("60") and \
(k_data.high - k_data.low).mean() / k_data.close.mean() > 0.01 and \
(k_data.close - k_data.open > ((0.005 * k_data.vol - pd.Series(k_data.vol).rolling(3).mean()) / 10000)).values[-1] and \
0 < (k_data.close / pd.Series(k_data.close).shift(10) - 1) * 100 < 35:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
其中，CLOSE表示收盘价，使用等于号进行判断，大单净流入和振幅分别通过计算实现，10日涨幅通过计算实现。以60开头的股票代码则使用startswith函数进行判断。
## 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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