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、非科创股票作为投资标的。
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；非科创股票则是针对投资者风险偏好和投资目的而筛选的。
有何风险？
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。同时，非科创股票可能会忽略一些科技行业的龙头企业，或者翻倍潜力较大的科技小盘股。
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。可以根据不同的投资目的和风险承受能力，适当调整选股逻辑，找到最合适的投资标的。
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、非科创股票作为投资标的，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
非科创股票：SCTG =""
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')
#非科创板股票
stock_list = []
for ts_code in all_stocks["ts_code"]:
if ts_code[:2] != "SH" or ts_code.startswith("688"):
continue;
stock_list.append(ts_code)
for ts_code in stock_list:
# 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')
if (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() :
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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