问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、今日主板股票上涨幅度大于1%的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的价格走势和市场热度，选取振幅大于1、昨日非涨停板的股票，并关注今日主板股票的上涨情况，即认为市场对该股票有较高的关注度和投资价值，有望成为市场热点。
有何风险？
该选股策略只关注了股票的价格走势和市场热度，而没有考虑其他基本面因素的影响，如公司的财务状况、行业竞争等，因此存在较大的风险。
如何优化？
可以加入更多的基本面因素的判断条件，如每股收益、股息率、市盈率等，以综合判断股票的投资价值。同时，可以考虑加入技术指标如RSI、MACD等，从多个角度进行综合判断，提高选股策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、今日主板股票上涨幅度大于1%的股票，作为买入信号，策略持有期可以根据个人风险和收益要求灵活调整。
同花顺指标公式代码参考
本选股策略主要依赖于股票的涨跌幅、振幅等技术指标，同花顺指标代码如下：
今日上涨幅度：[C/REF(C,1)-1]>0.01
振幅：(HIGH-LOW)/C>0.01
python代码参考
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
yesterday = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, count=2)["cal_date"].values[0]
# 筛选出振幅大于1、昨日非涨停板、今日上涨幅度>1%的股票
quote = pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='U')
quote = quote.append(pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='D'))
quote = quote[quote["ts_code"].str.startswith("60")]
quote = quote.merge(pro.daily_basic(trade_date=today, fields='ts_code, close'), on="ts_code")
quote = quote.merge(pro.daily_basic(trade_date=yesterday, fields='ts_code, close, turnovr, pct_chg'), on="ts_code")
quote = quote[quote["close_y"] != 0]
quote = quote[quote["close_x"] != 0]
quote = quote[quote["turnover_rate"] != 0]
quote["up"] = (quote["close_x"] - quote["close_y"]) / quote["close_y"] > 0.01
quote["amplitude"] = (quote["high"] - quote["low"]) / quote["close_y"]
quote = quote[quote["amplitude"] > 0.01]
quote = quote[quote["up"] == True]
selected_stocks.extend(quote["ts_code"].tolist()[:n])
selected_stocks = list(set(selected_stocks))
return selected_stocks
## 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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