问财量化选股策略逻辑
本选股策略采用以下条件进行选股：振幅大于1，今日最大跌幅在-5%与-4%之间，未清偿可转债简称不可为空。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
本选股策略主要考虑了股票的波动性、量价比以及市场情绪的辅助指数。振幅反映了股票的波动性，最大跌幅为反转交易的基础因素，同时，考虑了可转债市场和股票市场的关联性，选取了未清偿可转债简称不可为空作为筛选条件。
有何风险？
本选股策略存在一定的风险，因为可转债市场和股票市场的关联性会存在波动性，可能会导致不准确或错误筛选。此外，考虑了未清偿可转债简称不可为空，而这个条件并不能完全反映出股票的优劣性，因此可能导致筛选的股票不确定性较大。
如何优化？
本选股策略的优化方案包括：监测可转债市场和股票市场的波动性，建立一个更加客观且可靠的选股算法，例如依据可转债市场和股票市场之间的波动性和变化趋势来筛选股票等。同时，应该考虑特定领域的特定优质标的进行选股。
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；
- 具有未清偿可转债简称(不为空)。
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:PCTCHG>-0.04 AND PCTCHG<-0.05
C2:AMPLITUDE>1
C3:NOT(ISNULL(BD_0))
BEAR:SELECTC(C1 AND C2 AND C3, 0, 1)
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:
bond_data = ts.get_concept_classified('可转债')
if code not in bond_data.index or pd.isnull(bond_data.loc[code]['name']):
continue
k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
if k_data.iloc[-1]['pct_chg'] > -0.05 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and k_data.iloc[-1]['amplitude'] > 1:
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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