问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底和100亿市值以内的无亏损企业，选出符合条件的个股。在每日开盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略是基于三个条件进行选股，振幅大于1说明股票波动较大，机构抄底则说明股票价值被机构认可，选择100亿市值以内的无亏损企业则是为了筛选具备成长性的股票。这三个条件相互作用，能够筛选出有潜力、有价值且成长性较好的低市值股票。
有何风险？
这种低市值的股票在投资中风险比较高，容易被原因或政策变化影响股价。同时，筛选条件过于简单，忽略了其他重要的指标，筛选出来的股票可能没有实际价值。
如何优化？
可以适当增加筛选条件，如盈利能力、流动性等指标，在综合评估的基础上再进行选股。筛选的数据、指标可以适当扩充，引入更多的非结构化数据或其他数据源。同时需要研究多个指标的表现，做到选股策略科学合理。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO',5) > 1）、机构抄底（ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0）和100亿市值以内的无亏损企业（BASIC_INCOMETOL_RE > 0 AND TOTAL_VALUE <= 100000000），选出符合条件的个股。在每日开盘后选股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 5) > 1；
机构抄底：ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0；
100亿市值以内：TOTAL_VALUE <= 100000000；
无亏损企业：BASIC_INCOMETOL_RE > 0；
最终选股条件：SYNJZ('AMO', 5) > 1 AND ABS(ORG_DIFF_VOL_TO - ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 AND TOTAL_VALUE <= 100000000 AND BASIC_INCOMETOL_RE > 0。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 振幅大于1
condition1 = SYNJZ('AMO', 5) > 1
# 机构抄底
org_data = ts.get_hist_data('600519', '20210901', '20211001')
org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] = org_data['turnover'] - org_data['volume']
org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY'] = org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'].shift(1)
condition2 = abs(org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] - org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY']) > 0
# 100亿市值以内的无亏损企业
basic_data = ts.get_stock_basics()
condition3 = basic_data[basic_data['totalAssets'] > 0]['totalAssets'] <= 100000000
condition4 = basic_data[basic_data['totalAssets'] > 0]['npr'] > 0
# 获取符合条件的股票
selected_data = stock_data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]['code'].tolist()
return selected_data
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股可结合具体情况进行适度修改。
## 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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