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、流通市值大于100亿元的股票为选取对象。
选股逻辑分析
该选股策略选择了振幅、成交量和流通市值三个关键指标，振幅大于1可以筛选出交易活跃的股票，昨日成交额大于6千万可以排除成交量太小的股票，流通市值大于100亿元可以筛选出规模较大、市场影响力较强的股票。本选股策略考虑了股票的市场交易活跃度和其市场影响力，在一定程度上体现了长期投资的理念。
有何风险？
该选股策略可能忽略了一些不规模和市场影响力较小但有潜力的个股。如果只选取规模大且流通市值较高的股票，无形中忽略了一些新兴的公司或者潜力较大的龙头企业，可能会对收益造成影响。
如何优化？
可以增加市净率、市盈率等指标，进一步筛选出实力雄厚的公司并考虑其估值状况。且也可以再细致地根据不同行业进行筛选，考虑行业特殊性等因素增加选股策略的准确性。
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、流通市值大于100亿元的股票为选取对象。
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：流通市值大于100亿元
market_cap_bool = _CIRCULATION_MARKET_CAP > 10000000000
// 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & market_cap_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：流通市值大于100亿元
market_cap_bool = now_data['circulating_market_cap'] > 10000000000
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & market_cap_bool
# 筛选结果
final_result = ts.get_stock_basics().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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