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、资金强度由大到小作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略选择振幅大和下午大单净流入来筛选具有投资价值和投资机会的股票，并增加了资金强度来进一步提高股票市场表现。资金强度是指当日的资金净流入额与当日最高价与最低价差明细的比例，可以帮助投资者判断股票的强势程度。通过排序将资金强度从大到小，可以筛选出整体市场表现较好且有一定投资价值的股票。
有何风险？
选股策略往往会选出高波动性和高风险的股票，投资者需要承担更高的市场风险。排名基于短期走势，无法保证长期表现，同时，过于追求资金强度，可能导致过分关注热门股票，而忽视了一些潜力良好但当下不够流行的股票。
如何优化？
可以借助机器学习或人工智能等技术来提高选股策略的准确性和先进性。同时也可以通过加入其他技术指标、基本面分析等因素，来寻找更稳健和具有长期投资价值的股票，降低不必要的投资风险。
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、资金强度由大到小作为投资标的，并能够根据具体情况进行细微调整，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
资金强度由大到小: FINANCEVOL / (HIGH - LOW) * 100
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 = []
#所有股票
all_stocks = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')
for ts_code in all_stocks["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='15min', Ma=[5,10,20])
finance_vol = (k_data["amount"] - k_data["amount"].shift(1)).rolling(window=10).sum()
if (ABS((k_data["high"] - k_data["low"]) / k_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():
finance_index = finance_vol / (k_data["high"] - k_data["low"]) * 100
finance_index_rank = finance_index.rank(ascending=False)
if (finance_index_rank <= n).any():
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
