问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取以下股票：振幅大于1、昨日主力控盘，按个股热度从大到小排序名。该选股策略基于股票的技术面因素和市场情绪因素，以期能在短期内获得一定的收益。
选股逻辑分析
该选股策略首先筛选了振幅大于1、昨日主力控盘的股票。然后根据个股热度因素，将股票按照热度值大小排序，选择最高的股票作为投资对象。该选股策略注重股票市场情绪和资金状况，有一定的可行性。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、过度依赖市场情绪和热点板块，容易跟风操作；2、不能全面反映股票的真实价值，存在投资风险；3、短期内股票市场表现不一定完全符合预期，具有风险。
如何优化？
可以将振幅大于1、昨日主力控盘这两个条件作为必需条件，将按个股热度从大到小排序名作为可选条件之一，同时加入更多的技术面指标和基本面指标等因素，以更全面地了解股票的市场走势和具体情况。在实际操作中，需根据市场行情和股票表现进行灵活调整，同时也要注意控制风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘，按个股热度从大到小排序名的股票进行选取。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock():
stock_list = ts.get_today_all()
selected_stocks = stock_list[stock_list["volume"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["amplitude"] >= 0.01]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["turnoverratio"] >= 5]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["per"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["circulating_market_cap"] > selected_stocks["total_market_cap"] / 2]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["holders"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["is_st"] == "否"]
hot_rank = pd.read_csv("//data.10jqka.com.cn/hgt/ggtlb/", encoding="gbk")
selected_stocks = pd.merge(selected_stocks, hot_rank, on="code", how="inner")
selected_stocks.sort_values("ggt", ascending=False, inplace=True)
return selected_stocks.iloc[0]
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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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