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、现量大于1万手和高开的股票作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略从交易量、价格等多个方面综合考虑，其中振幅大于1和下午大单净流入反映了股票交易时的波动性和资金涌入情况，现量大于1万手反映成交量的稳定性，高开则是市场对该股票前景的乐观表现。
有何风险？
本选股策略存在对股票技术面的过度依赖，而忽略了股票的基本面数据，过度依赖技术面容易造成操作风险。同时，高开指标的判断容易受到市场情绪波动的影响，存在一定的风险。
如何优化？
除了考虑技术面指标以外，还应该考虑到基本面数据的影响，如PE、PB等指标。在现量大于1万手的基础上，再引入其它交易量指标，如成交额和换手率等，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、现量大于1万手和高开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
现量大于1万手：V > 10000
高开：IF((OPEN - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) > 0.03, 1, 0)
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.vol > 10000 and \
((k_data.open - k_data["close"].shift(1)) / k_data["close"].shift(1)) > 0.03:
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，IF表示如果函数。
## 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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