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、(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场交易活跃度和价格操纵的因素，振幅大于1能够选出价格波动强度较大的标的；昨日非涨停板则提高了投资的独立性和灵活性；昨日换手率则反映出市场交易活跃度，(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2则能够筛选出价格操纵较小的标的。
有何风险？
该选股策略忽略了基本面和财务数据等内部因素的影响，选中的标的可能不具备长期投资价值。同时，该策略难以避免市场交易异常或恶意操纵的情况，导致选中的标的价格波动较大，投资风险较高。
如何优化？
除了考虑市场交易活跃度和价格操纵的因素外，也应该结合公司基本面、财务数据和行业前景等内部因素，综合考虑选股。同时，也可以适当调整选股条件，结合市场实际情况，比如控制价格波动幅度、降低对换手率的依赖度等，形成完整的投资策略。
最终的选股逻辑
本选股策略综合考虑了市场交易活跃度和价格操纵的因素，选取振幅大于1、昨日非涨停板、(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2的股票作为投资标的。同时，需结合公司基本面、财务数据和行业前景等影响因素，选出表现优异且长期投资价值的标的，较为合理地控制投资风险。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：REF(HIGH,1)/REF(LOW,1) - 1
- 昨日换手率：REF(VOL,1)/REF(CAPITAL,1)
- 今日竞价成交量：BIDVOL()
- 昨日成交量：REF(VOL,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、(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2
quote = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, market, list_date')
for ts_code in quote["ts_code"]:
trade_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date="20210101")
if len(trade_data) >= 2 and trade_data.iloc[-2]["close"] > trade_data.iloc[-2]["high"] * 0.98\
and trade_data.iloc[-2]["close"] < trade_data.iloc[-2]["high"] * 0.99\
and trade_data.iloc[-2]["vol"]*trade_data.iloc[-1]["bid_vol"]/trade_data.iloc[-2]["vol"] > 0.5\
and trade_data.iloc[-2]["vol"]*trade_data.iloc[-1]["bid_vol"]/trade_data.iloc[-2]["vol"] < 2:
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks[:n]
## 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？
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