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、今日竞价金额排序前5的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本策略主要考虑了股票价格波动、成交量、市场偏好等因素。振幅和成交量的筛选可以过滤掉一些日内波动比较小的股票，而今日竞价金额排序前5的筛选可以筛选出市场上近期表现比较好的股票。这种筛选方式适用于短期操作，利用市场的热点操作股票。
有何风险？
相较于其他综合因素的选股策略，本策略缺少一些公司和行业的因素，如营收、盈利等，容易出现选择出表面上符合条件而实际上并没有发展潜力的股票。同时，过度依赖市场热点也容易造成跟风和错失良机的情况。
如何优化？
可以引入更多公司和行业的因素，如所处的行业地位、业绩增长趋势、市盈率等，以更好地筛选出具备良好发展潜力的股票。也可以加入更多的市场因素，如大盘涨跌、板块热点等，以进一步筛选出符合市场趋势的股票。同时，时间窗口和数据更迭的频率的的设置也需要考虑，以更好的适应市场变化。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万、今日竞价金额排序前5的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
data = ts.get_today_all()
# 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['trade']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = data['amount'] > 60000000
# 筛选条件3：今日竞价金额排序前5
today_bidding_top5 = data.sort_values(by='b1_v', ascending=False).head()['code'].tolist()
today_bidding_top5_bool = data['code'].isin(today_bidding_top5)
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & today_bidding_top5_bool
# 输出结果
print(data[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？
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