问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和开盘价在十日线左右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
本选股策略选取了振幅、资金流入、技术指标等多个因素作为选股标准，筛选出符合条件的股票，达到快速高效选股的目的。
有何风险？
本选股策略的风险在于，只考虑了短期内的几个指标，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，指标的选择和计算方式也可能会影响选股策略的有效性和准确性。
如何优化？
可以从多个方面优化此策略。首先，可以考虑加入更多的因素，如市场指标（如PE、PB等）来加强对股票的选股分析。其次，应该进行策略回测和优化，根据实际的选股效果，进行适当的调整和完善。最后，建议在进行操作时，应该综合考虑各种因素，确定投资价值和风险水平。同时，风控也是非常重要的一环，建议在操作中控制仓位和资金风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和开盘价在十日线左右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
开盘价在十日线左右：O > REF(MA(C,10),1) AND O < MA(C,10)
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')
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 - pd.Series(k_data.vol).rolling(3).mean()) / 10000)) and \
(k_data.open > pd.Series(k_data.close).rolling(10).mean().shift(1)) and (k_data.open < pd.Series(k_data.close).rolling(10).mean()):
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，开盘价在十日线左右则使用MA计算当前收盘价的十日均线，判断开盘价是否在均线上下方即可。
## 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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