问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、昨日9:15匹配价跌停。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的振幅、机构抄底以及昨日9:15匹配价跌停情况，以此为基础筛选出深受机构看好并有高潜力的股票，为投资者提供参考。
有何风险？
该选股策略未考虑股票的基本面和行业风险因素，忽略了一些股票的真实价值和潜在风险。同时，该选股策略依赖于昨日9:15匹配价，存在短暂的市场波动可能会导致选股结果失误。此外，股票振幅大的成因可能是股票普遍存在风险，需要考虑投资者的风险承受能力。
如何优化？
建议将该选股策略与其他指标（如市盈率、市净率、财务数据等）结合，加强基本面维度的筛选，综合考虑并筛选出具备更好投资价值的个股，从而获得更准确的选股结果。同时，在选股过程中可以设置严格的风控措施，防范潜在风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO', 0) > 1）、机构抄底（ORG_PARTICIPATE_RATE > 30）和昨日9:15匹配价跌停（ZF=0,TIME>915）。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 0) > 1；
机构参与度：ORG_PARTICIPATE_RATE > 30；
昨日9:15匹配价跌停：ZF=0,TIME>915。
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
condition1 = SYNJZ('AMO', 0) > 1 # 振幅大于1
condition2 = ORG_PARTICIPATE_RATE > 30 # 机构抄底（5日内机构参与度超过30%）
stock_list = ts.get_stock_basics().index.values # 获取所有可交易的股票代码
stock_today_data = ts.get_today_ticks(stock_list.tolist()) # 获取今日股票交易明细
stock_yesterday_data = ts.get_tick_data(stock_list.tolist(), date='2022-01-10') # 获取昨日股票交易明细
selected_data = pd.merge(stock_today_data, stock_yesterday_data, on=["code", "time"]) # 获取昨日与今日同一时刻相关股票数据
selected_data = selected_data[condition1 & condition2 & (selected_data['zf'] == 0) & (selected_data['time'] > 915)] # 筛选符合条件的股票
selected_stocks = selected_data['code'].unique().tolist() # 获取股票代码
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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