问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、10日涨幅大于0小于35的股票为选取对象。
选股逻辑分析
振幅大于1、昨日成交额大于6千万是为了筛选出短期波动较大的营收较好的股票，以获得更快的利润。而选取10日涨幅大于0小于35的股票则是基于股票涨幅的历史数据来选股。
有何风险？
同样是由于短期内价格波动的不确定性，存在追涨杀跌的风险，同时10日涨幅作为历史数据可能无法准确反映未来的股价趋势。
如何优化？
可以加入更多的技术指标，如RSI、MACD、DMI等，以及加入基本面因素，如市盈率、市净率、ROE等因素，来筛选更加稳健的股票。
最终的选股逻辑
将本选股策略的最终逻辑定为筛选振幅大于1、昨日成交额大于6千万、10日涨幅大于0小于35的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = VOLUME > 60000000
// 筛选条件3：10日涨幅大于0小于35
days = 10
change = (CLOSE - REF(CLOSE, days)) / REF(CLOSE, days) * 100
change_bool = (change > 0) & (change < 35)
// 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & change_bool
// 输出结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = now_data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：10日涨幅大于0小于35
days = 10
change = (now_data['close'] - now_data['close'].shift(days)) / now_data['close'].shift(days) * 100
change_bool = (change > 0) & (change < 35)
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & change_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_result)
## 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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