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KDJ刚形成金叉三个指标作为选股标准，选出的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本策略基于多项指标进行综合分析，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，KDJ金叉表示该股票处于上涨趋势，因此选取这三项指标作为选股标准，能够找到短期内具有投资价值的股票。
有何风险？
本选股策略的风险在于，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，指标计算方法和选取的参数也可能影响选股策略的有效性和准确性。
如何优化？
可以从各个方面对选股策略进行优化。首先，应该考虑加入更多的指标，例如均线、MACD等指标，综合分析多个指标后能够更精准地选出有投资价值的股票。其次，应该进行策略回测和优化，及时发现和解决存在的问题，提高选股策略的有效性和准确性。最后，建议进行严格的风险控制和资金管理，防范市场风险并保护投资本金。
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KDJ刚形成金叉三个指标作为选股标准，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
KDJ金叉：K>N AND K>REF(K,1) AND J>REF(J,1) AND CROSS(K,J)
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
fin_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, trade_date='today')
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='today', end_date='today')
low, high, close = k_data.low, k_data.high, k_data.close
if ((high - low) / close > 0.01) and \
((close - k_data.open) > ((0.005 * k_data.vol - pd.Series(k_data.vol).rolling(3).mean()) / 10000)) and \
(k_data.kdjj.values[-1] > k_data.kdjn.values[-1] > k_data.kdjn.values[-2]) and \
(k_data.kdjk.values[-1] > k_data.kdjn.values[-1] > k_data.kdjn.values[-2]):
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，KDJ金叉则使用金叉的形态来进行判断，通过K线、D线和J线的大小关系以及K线和J线的相交情况来判断金叉是否形成。
## 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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