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，且未清偿可转债简称不为空的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板的股票，加入未清偿可转债简称不为空的条件，是为了找到底部企稳股，同时避免过度沉溺于高风险高收益收益股。可转债相对于普通债券来说具有一定的利息和股票收益。而未清偿可转债简称不为空表示公司正在筹措资金，未来发展空间较大。
有何风险？
该选股条件过于苛刻，可能会漏掉一些潜在的优质个股，同时对企业基本面的考虑不够全面，有可能会选出一些短期企稳或者是股价被大幅低估的个股。
如何优化？
可以加入其他技术面和基本面的指标，如MACD等，综合考虑股票的价值和成长潜力，同时适当放宽选股条件。
最终的选股逻辑
本策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，且未清偿可转债简称不为空的股票作为投资标的，同时综合考虑技术面和基本面的多个指标进行深度分析和筛选，选出优秀的成长股和价值股，搭建多样化的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
暂不提供。
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Talib库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import talib as ta
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
# 振幅大于1、昨日非涨停板，且未清偿可转债简称不为空的股票作为投资标的
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date, total_mv')
for ts_code in quote["ts_code"]:
stock_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='today', fields='ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, vol')
if len(stock_data) >= 2:
# 判断振幅
amplitude = (stock_data["high"] - stock_data["low"]) / stock_data["pre_close"]
if amplitude.iloc[-1] <= 0.01:
continue
# 判断昨日是否是涨停板
if stock_data.iloc[-2]["pct_chg"] == 10:
continue
# 判断未清偿可转债简称是否为空
if ts_code.split(".")[0] not in pro.cb_basic(fields='ts_code,pb_ratio', list_status='L', exchange='sh').dropna()["ts_code"].to_list() + pro.cb_basic(fields='ts_code,pb_ratio', list_status='L', exchange='sz').dropna()["ts_code"].to_list():
continue
selected_stocks.append(ts_code)
if len(selected_stocks) == n:
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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