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、大单净量排行三个指标作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略的选股逻辑主要依据了股票的波动性、资金涌入情况、资金流向等因素进行筛选，其中振幅大于1、下午大单净流入和大单净量排行反映了股票的交易波动性、资金流入情况和交易活跃度。
有何风险？
本选股策略存在的风险主要是可能会选中股价被恶意操纵或者其他重大负面消息影响的个股，而大单净量排名也可能会被大量股民追逐，存在较大的反复风险。
如何优化？
应该通过引入更多的指标和分析方法，更准确地反映股票价值和风险等因素，如利润、市盈率、市净率、行业分析等指标。同时，应该针对不同行情、不同产品或不同业务类型采用不同的选股标准，在不断调整和完善的过程中更加精细化和科学化地选股。
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、大单净量排行三个指标作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的，后续应对标的进行全面性的基本面、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
大单净量排行：BIGVOL()/CHO()*1000
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库、TA库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import ta
# 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.klines(ts_code=ts_code, start_date='1 month ago', end_date='today', freq='D')
if (k_data.high - k_data.low) / k_data.pre_close > 0.01 and \
(k_data.close - k_data.open) > ((0.005 * k_data.vol - ta.trend.MA(k_data.vol, 3)) / 10000) and \
ta.volume.volume_weighted_average_price(k_data.close, k_data.vol, window=20) > k_data.close.iloc[-1] and \
ta.volume.big_volume_index(k_data.high, k_data.low, k_data.close, k_data.vol) > ta.volume.chaikin_money_flow(k_data.high, k_data.low, k_data.close, k_data.vol) * 1000:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
其中，CLOSE表示收盘价，使用等号进行判断。BIGVOL()/CHO()*1000表示大单净量排名，使用TA库函数进行计算。
## 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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