量化交易选股策略大全-非s丅DDE大单净额为正、10日振幅小于、股价低于近三日最低价的1

问财量化选股策略逻辑

非s丅DDE大单净额为正,10日振幅<,股价低于近三日最低价的1.04倍

选股逻辑分析

这个策略主要基于以下三个因素：

1. 非s丅DDE大单净额为正：这表示在当前交易时间内，买入数量大于卖出数量，表明投资者对公司前景持乐观态度。

2. 10日振幅小于：这是指过去10个交易日的股价波动范围较小，说明公司的价格变动相对稳定。

3. 股价低于近三日最低价的1.04倍：这表示当前股价低于最近三天最低价的4%，可能是市场的低估区域。

然而，这个策略也有一些风险：

1. 市场情绪：如果市场情绪不佳，即使公司基本面良好，也可能导致股价下跌。

2. 财务指标：虽然财务数据是重要的评估因素，但并不能完全反映公司的价值。

3. 技术指标：虽然股价低于近三日最低价的1.04倍是一个好的信号，但如果股价已经严重超跌，可能并不适合继续买入。

如何优化？

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 引入更多的技术指标：例如RSI、MACD等，可以更全面地评估股票的价格走势和买卖力量。

2. 考虑更多的时间周期：除了10日振幅外，还可以考虑20日、60日等不同时间周期的振幅。

3. 增加其他基本面因子：例如市盈率、市净率等，可以帮助我们更准确地判断公司的估值水平。

最终的选股逻辑

通过非s丅DDE大单净额为正、10日振幅小于、股价低于近三日最低价的1.04倍这三个条件的筛选，再结合更多的技术指标和基本面因子进行综合评估，我们就可以找到潜在的价值洼地。

常见问题

1. 如何获取这些数据？

   可以使用一些公开的数据源，如同花顺、Wind等，或者使用Python库如pandas_datareader来获取实时数据。

2. 如何编写python代码？

   参考以下示例代码：

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr

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## 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？

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