通达信公式转换成同花顺分时大单买入占比大于50、昨日压力位除以90%成本上限、连续5天涨幅

问财量化选股策略逻辑

分时大单买入占比大于50%, 昨日压力位除以90%成本上限, 连续5天涨幅大于-4%

选股逻辑分析

以上选股逻辑主要考虑了三个因素：一是大单买入的比例，如果超过50%，说明市场参与者比较积极；二是昨日的压力位，即前一日的最高价，可以用来判断股票是否面临压力；三是连续5天的涨幅，如果大于-4%，说明股票在短期内有较大的上涨空间。

有何风险？

然而，这种选股逻辑也有一定的风险。首先，市场参与者的情绪变化可能会导致大单买入的比例突然增加或减少，从而影响到股票的价格。其次，昨日的压力位只是一个参考值，不能完全决定股票的趋势。最后，连续5天的涨幅只能反映股票短期的表现，不能代表长期的投资价值。

如何优化？

为了降低这些风险，我们可以引入更多的数据和指标来进行综合分析。例如，可以加入成交量、换手率等数据来衡量市场的活跃程度；可以加入技术指标如MACD、RSI等来预测股票的趋势；还可以加入基本面指标如市盈率、市净率等来评估股票的价值。

最终的选股逻辑

综合上述因素，我们的选股逻辑可以这样：

def strategy():
    # 分时大单买入占比大于50%
    buy_signal = data['buy_volume'] / data['total_volume'] > 0.5
    
    # 昨日压力位除以90%成本上限
    pressure_score = data['high_price'] / data['cost_limit'] * 0.9
    
    # 连续5天涨幅大于-4%
    rise_score = data['close'][-5:].abs().mean() > -0.04
    
    # 多个信号同时出现，才触发买入信号
    return all([buy_signal, pressure_score, rise_score])

常见问题

有人可能会问：“为什么要用昨天的压力位来判断股票是否面临压力？”这是因为压力位通常是指市场参与者预期股价会下跌的一个重要心理价位。当股价接近压力位时，可能会引发卖压，从而使股价下跌。因此，我们可以使用压力位来预测股价可能的变化方向。

python代码参考

import pandas as pd

# 示例数据
data = pd.DataFrame({
    'buy_volume': [100,

## 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？

    点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。