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、股价为18.5元的股票为选取对象。
选股逻辑分析
该选股策略主要以振幅和昨日成交额为关键要素，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，但是股价18.5元则容易忽略掉很多潜在上涨空间很大的低价股。
有何风险？
该选股策略可能会忽略很多其他具有潜力的低价股，同时在市场大起大落的时候也可能很不稳定，需要注意风险控制。
如何优化？
可以结合其他技术指标进行筛选，如相对强弱指标、成交量指标、均线等技术指标进行综合分析，同时需要注意资金管理策略，如设定止损点、分散投资等，降低风险。
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、股价为18.5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：股价为18.5元
price_bool = CLOSE == 18.5
// 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & price_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：股价为18.5元
price_bool = now_data['trade'] == 18.5
# 合并条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & price_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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