问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、机构资金动向大于0、不包含北京A股的股票作为选股对象。
选股逻辑分析
该选股策略着重关注了股票的投资价值和市场资金的看好程度，振幅大于1和机构资金动向大于0反映了市场对该股票的关注程度与投资价值，同时剔除北京A股则是出于地域风险的考虑。相对于简单的振幅和机构资金的筛选，进一步剔除特定地域的股票也体现了考虑综合因素的意义。
有何风险？
由于该选股策略未直接考虑财务因素和行业竞争力等因素，因此存在可能忽略了企业内在的风险。
如何优化？
可以考虑引入关于公司业绩、财务等方面的指标，以及与市场竞争力有关的指标，如市场占有率、行业排名等，来补充筛选条件和降低风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、机构资金动向大于0、不包含北京A股的股票作为选股对象，并综合考虑其他关键因素。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 1
// 筛选机构资金动向大于0的股票
FUND_NET_AMOUNT = IF(NETFAMOUNT>0,NETFAMOUNT,0)
sum_fund_net_amount = SUM(FUND_NET_AMOUNT, 5)
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
// 剔除北京A股的股票
exclude_beijing_bool = MAP_TRUE_IN_ELEMENT('上市地', {'北京'}) == 0
// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & exclude_beijing_bool
// 输出筛选结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 1
# 筛选条件2：机构资金动向大于0
fund_data = ts.fund_holdings(2020, 3)
sum_fund_net_amount = fund_data.groupby('code')['net_amount'].sum().fillna(0)
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
# 筛选条件3：剔除北京A股的股票
today_data = today_data[today_data['area'] != '北京']
exclude_beijing_bool = today_data['area'] != '北京'
# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & exclude_beijing_bool
# 输出筛选结果
final_result = today_data.loc[result].sort_values(by=["turnoverratio"],ascending=False)
print(final_result)
注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
