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、60开头的股票为选取对象。
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60开头的股票则是基于股票代码的特定范围的筛选。
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。而选取特定的股票代码范围也可能会忽略掉其他有潜力但不在范围内的股票。
如何优化？
可以通过加入其他技术指标和基本面因素来筛选更加稳健的股票。例如，可以考虑加入市盈率、市净率、ROE等因素进行选股，或加入更多的技术指标如MACD、DMI等。
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、60开头的股票。
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：选取60开头的股票
sixty_code_bool = (REF(CODE,0)/100000).floor() == 60
// 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & sixty_code_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：选取60开头的股票
sixty_code_bool = now_data['code'].str.startswith('60')
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & sixty_code_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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