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、昨日竞价换手率大于0.26的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
振幅大于1可以选出波动性较大的股票，有更大的投资机会；下午大单净流入表示资金趋向于集中流入该股票，有可能预示着该股票的价格即将上涨；昨日竞价换手率大于0.26可以选取出最近的市场热点和炒作品种。
有何风险？
昨日竞价换手率较容易被市场短期炒作影响，存在较大的投资风险。同时，振幅大和下午大单净流入可能会选取出高风险的股票，存在较大的投资风险。
如何优化？
可以选取其他技术指标来进一步筛选，如MACD、KDJ等。同时，可以加入公司基本面、财务分析等因素，进行综合筛选，找到具有价值潜力和稳健性的股票，减少投资风险。
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、昨日竞价换手率大于0.26的股票作为投资标的，并综合考虑其他技术指标、公司基本面、财务分析等因素进行筛选，构建多样化的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：ABS((HIGH-LOW)/PRE_CLOSE) > 0.01
下午大单净流入：C - O > (0.005 * V - MA(V, 3)) / 10000
昨日竞价换手率大于0.26：REF(JJHSL, 1) > 0.26
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()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for ts_code in quote["ts_code"]:
# 获取股票数据
quote_data = pro.quotes(ts_code=ts_code, start_date='1 month ago', end_date='today', fields='date,open,close,high,low,pre_close,change,vol')
big_order_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='1 month ago', end_date='today', fields='date,buy_big_money')
cap_data = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='total_share')
cap = cap_data["total_share"].iloc[0] * quote_data["pre_close"].iloc[-1]
jingjia_data = pro.limit_list(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d'))
JJHSL = jingjia_data["hsl"].iloc[0]
if ts_code[:2] != "BJ" and ts_code.startswith("6") or ts_code.startswith("0") or ts_code.startswith("3") and (ABS((quote_data["high"] - quote_data["low"])/quote_data["pre_close"]) > 0.01).all() and (quote_data["close"] - quote_data["open"] > (0.005 * quote_data["vol"] - MA(quote_data["vol"],3))/10000).all() and (REF(JJHSL, 1) > 0.26) :
selected_stocks.append(ts_code)
if len(selected_stocks) == n:
return selected_stocks
## 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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