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，且在深证主板中市盈率在0-29.01，市净率在0-3.11范围内的股票为选取对象。
选股逻辑分析
该选股策略在振幅和成交量的基础上，增加了股票市盈率和市净率的考虑，在深证主板中选择了合理的市盈率和市净率范围内的股票。这个逻辑综合了股票的技术面和基本面分析，提高了选股的准确性和可靠性。
有何风险？
该选股逻辑仅关注深证主板中的股票，忽略了其他交易所和其他板块的股票，对于整个股票市场的分析不够全面。而且其对市盈率和市净率的选取范围也比较狭窄，可能会忽略一些高质量的股票。
如何优化？
可以不仅考虑深证主板，同时加入其他交易所的股票进行筛选。在市盈率和市净率的选取范围上，可以根据实际情况进行调整，增加选股的灵活性。
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，且在深证主板中市盈率在0-29.01，市净率在0-3.11范围内的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
//计算振幅
(HIGH-LOW)/OPEN
//计算昨日成交额
REF(VOL,1)
//计算市盈率
PE < 29.01
//计算市净率
PB < 3.11
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
data = ts.get_stock_basics()
# 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：市盈率在0-29.01范围内
pe_bool = (data['pe'] < 29.01) & (data['pe'] > 0)
# 筛选条件4：市净率在0-3.11范围内
pb_bool = (data['pb'] < 3.11) & (data['pb'] > 0)
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & pe_bool & pb_bool & (data.index.str.startswith('0') | data.index.str.startswith('3'))
# 筛选结果
final_result = data[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？
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