问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底，并按照个股热度从大到小排序，选出热度较高的个股。在每日收盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略不仅考虑了个股的价格波动性和机构投资者情况，还加入了个股的热度指标，通过从大到小排序，筛选出热度较高的个股，可以发现更多的投资机会。同时，应该注意的是，热度指标可能会因为短期的市场波动而出现较大的变化，需要结合其他因素一起分析，以提高选股准确率。
有何风险？
该选股策略仍然忽略了公司的行业地位、竞争力、管理层等其他因素的影响，只关注于短期内的价格波动、机构投资和市场热度等因素。如果公司的确面临经营或者行业风险等问题，而短期内市场又比较热，可能会造成某些个股炒作过度，而不利于投资者的理性投资。
如何优化？
可以进一步综合考虑公司的基本面和其他股票评级指标等，以减少市场热度指标对选股的影响，同时注重选股策略的长期价值，在多维度指标下选择股票，以提高选股准确性和投资回报率。除此之外，还可以加入风险管理的措施，例如设置止损、分散投资等，降低风险。
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（ORG_PARTICIPATE_RATE > 30），并按照个股热度从大到小排序，选出热度较高的个股（rank('TD', True) < 50）。在每日收盘后选股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 5) > 1;
机构参与度：ORG_PARTICIPATE_RATE > 30;
个股热度：rank('TD', True) < 50（选出排名前50的个股，具体排名可以根据需求而定）；
最终选股条件：SYNJZ('AMO', 5) > 1 and ORG_PARTICIPATE_RATE > 30 and rank('TD', True) < 50。
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
condition1 = SYNJZ('AMO', 5) > 1 # 振幅大于1
condition2 = ORG_PARTICIPATE_RATE > 30 # 机构抄底
current_data = ts.get_today_all() # 获取所有股票当天的行情数据
current_data = current_data.dropna() # 去除空值
selected_data = current_data[condition1 & condition2] # 筛选符合条件的股票
selected_data = selected_data.sort_values(by=['TD'], ascending=False) # 根据个股热度从大到小排序
selected_data = selected_data.reset_index(drop=True) # 重置DataFrame的索引
selected_stocks = selected_data.loc[:50, 'code'].values.tolist() # 获取排名前50的股票代码
return selected_stocks
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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