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，且深证主板中市盈率为0-29.01，市净率为0-3.11的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该策略更加具体明确，针对深证主板的股票做了更具体的要求，且加入了企业估值因素，综合考虑了个股的基本面、技术面和市场表现等因素，有助于发现最优投资标的。
有何风险？
企业估值因素可能会受到行业发展阶段、整体市场风险偏好等因素的影响，较大的波动可能会对策略的有效性造成影响。
如何优化？
可以引入更多的行业数据、市场数据和财务数据等维度进行分析和筛选，从而进一步提高选股的准确性和有效性。
最终的选股逻辑
综合考虑了个股的基本面、技术面和市场表现等因素，选取振幅大于1、昨日非涨停板，且深证主板中市盈率为0-29.01，市净率为0-3.11的股票作为投资标的，并加入其他重要技术指标和公司业绩等因素进行充分分析和筛选，以寻找长期具有投资价值的标的。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)
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 = []
# 振幅大于1、昨日非涨停板，深证主板中市盈率为0-29.01，市净率为0-3.11的股票作为投资标的
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date')
quote.sort_values(by=["vol"], axis=0, ascending=False, inplace=True)
for ts_code in quote["ts_code"]:
fin_data = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, start_date='20200101', end_date='20211231')
if 0<fin_data.iloc[-1]["pe_ttm"]<29.01 and 0<fin_data.iloc[-1]["pb"]<3.11:
stock_data = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name,industry')
if stock_data.iloc[0]["market"] == "主板":
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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