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，且集中度在70%以下的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该策略综合考虑了技术面的振幅、市场表现和企业基本面的集中度等因素，有助于发现潜力股。
有何风险？
过于注重低集中度的股票会造成过度分散化，导致投资组合风险增大。
如何优化？
可以加入更多的基本面、行业和市场因素等进行分析和筛选，以保证投资组合的多样性和把握市场趋势的能力。
最终的选股逻辑
本策略选取振幅大于1、昨日非涨停板，且集中度在70%以下的股票作为投资标的，并综合考虑技术面的其他指标、公司财务指标和行业市场因素等，进行深入分析和筛选，以挖掘长期价值潜力股。
同花顺指标公式代码参考
- 集中度：sum(VOL)/MA(sum(VOL),20)
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，集中度在70%以下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_basic(ts_code=ts_code, trade_date='today', fields='ts_code, trade_date, close, turnover_rate_f, volume_ratio, pe_ttm, pb, total_mv')
vol_sum = sum(stock_data["turnover_rate_f"])
ma_vol_sum = stock_data["turnover_rate_f"].rolling(window=20).mean().iloc[-1]
if vol_sum/ma_vol_sum < 0.7:
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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