问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：振幅大于1，今日最大跌幅在-5%与-4%之间，市值不超过100亿且为无亏损企业。通过筛选符合条件的股票，进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略除了关注市场波动和操作性，还着重考量企业的基本面和盈利能力，通过筛选市值不高但盈利能力较好的公司，投资回报较为可观，适合长期略高于市场的收益。同时，加入振幅和最大跌幅的限制，可以减少投资风险。
有何风险？
本选股策略的风险在于，过于关注企业盈利能力可能导致忽略了企业的市场地位和行业前景。此外，对市值和亏损情况的限制也可能造成有效投资机会的错失。
如何优化？
为了提高策略效果，应兼顾股票的基本面和市场预期，考虑除了企业盈利能力以外的多个因素，例如杠杆率、流动性、成长性和治理结构等，通过数据分析和量化模型构建更为综合、准确和稳定的选股策略。同时，可以采用资产分散和定期再平衡等调整手段，控制投资风险和提高收益，实现相对稳定的长期资本保值增值。
最终的选股逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅在-5%与-4%之间；
- 市值不超过100亿；
- 为无亏损企业。
同花顺指标公式代码参考
以下是本选股策略的通达信指标代码：
C1: V > 1
C2: PCTCHG > -0.05 AND PCTCHG < -0.04
C3: COUNTC(BKSIZE < 100) > 0
C4: SUM(CY >= 0, 345) = 345
BULL: SELECTC(C1 AND C2 AND C3 AND C4, 0, 1)
注：C 为通达信指标，表示股票收盘价，BKSIZE 表示市值，CY 表示当前年度盈余，SUM 表示统计区间，COUNTC 表示统计次数。
python代码参考
import tushare as ts
# 选取符合条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
if k_data.iloc[-1]['amplitude'] > 1 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] > -0.05 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and all_stocks.loc[code]['totals'] * all_stocks.loc[code]['pb'] <= 10000 and all_stocks.loc[code]['esp'] > 0:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现应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。
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