问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和收盘价在布林线的上轨和中轨之间的股票作为选股标准，选取结果中的个股作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略主要以技术面的几个指标作为主要选股依据，其中振幅大于1是反映了市场情绪波动的一个指标，下午大单净流入反映了股票的资金流向，而涨停天数大于2则反映了股票的热度和市场关注指数。
有何风险？
本选股策略存在着市场情绪波动性的影响，而选股过程缺乏基本面的参考，因此存在操作风险，需要更多数据支持。
如何优化？
可采用基本面指标对股票进行筛选、优化和加入止盈止损机制等，同时引入其它技术指标，如成交量、RSI、MACD等，以提高选股的准确性和操作性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和收盘价在布林线的上轨和中轨之间的股票作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的，后续应对标的进行基本面和宏观面过滤，充分评估其投资价值。在风险管控方面，可采取止盈止损等措施降低风险。
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
布林线值计算：MA(CLOSE,M);UPPER=MA(CLOSE,M) + 2 * STD(CLOSE,M);LOWER=MA(CLOSE,M) - 2 * STD(CLOSE,M)
收盘价在布林线的上轨和中轨之间：CLOSE < UPPER AND CLOSE > MA(CLOSE, M)
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 \
k_data.close < ta.volatility.BollingerBands(k_data.close, window=20, window_dev=2).bollinger_high() and \
k_data.close > ta.volatility.BollingerBands(k_data.close, window=20, window_dev=2).bollinger_mid():
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
其中，TA是量化交易库之一，MA表示均线，REF表示引用前一天的数据，STD表示标准差。
## 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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