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，且股价为18.5元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，加入股价为18.5元的条件，是为了寻找低价股票，寻找低估和底部企稳的优质个股。但该选股策略忽略了市场需求和价格波动的影响因素，有可能会选出短期趋势不向上的个股。
有何风险？
该选股策略忽略了市场需求和价格波动的影响因素，有可能会选出短期趋势不向上的个股。操作时要注意此类选股策略的可靠性。
如何优化？
可以加入更多的技术面和基本面分析，例如MACD、RSI等技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标进行综合考虑，均衡技术面和基本面的因素，选取具有潜力的股票。同时，可以将股价限制改为价格区间限制，例如18元到20元之间，这样更能兼顾股价和市场需求的影响因素。
最终的选股逻辑
本策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，且股价在18元到20元之间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，且股价在18元到20元之间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
# 判断股价是否在18元和20元之间
if 18 <= stock_data.iloc[-1]["close"] <= 20:
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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