问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))在0.5到2之间，100亿市值以内的无亏损企业的股票。这些条件可以筛选出股票价格波动性好、交易活跃度高的股票，并且关注公司盈利情况。
选股逻辑分析
本选股策略结合了股票价格波动情况、交易活跃度和公司盈利情况，筛选出了振幅大于1、换手率活跃、市值不大且无亏损企业的股票。这些条件可以挑选出良好的“小牛股”。
有何风险？
本选股策略主要关注股票的交易活跃度和公司盈利情况，但忽略了其他重要的基本面因素，如资产、负债、现金流、估值等等。同时，市值不大的公司风险较大，尤其是针对有可能存在信息不对称等问题，风险更高。因此，该选股策略仅仅适用于短期投资。
如何优化？
为减少风险和提高可行性，可以在选股策略中引入更多的基本面和财务数据因素，结合技术指标和投资策略，构建综合考虑多种因素的选股策略。
同时如果要长期投资，可以在选股策略基础上，再增加业绩稳健，未来成长性好的因素，更全面地考虑股票的长期价值。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))在0.5到2之间，市值100亿以内且无亏损企业的股票。在此基础上，引入更多基于公司财务、基本面、技术分析等因素的选股方法，构建综合考虑多种因素的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
无法给出代码，因为选股策略中并没有引入具体的技术指标。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status,total_mv,circ_mv,npr')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
if pro.daily_basic(ts_code=code, trade_date=datetime.now().strftime("%Y%m%d"), fields='close,tot_mv,turnover_rate,amplitude').empty:
continue
if pro.query('stock_company', ts_code=code, fields='total_assets, total_liab, total_equity')[0][1] < 0:
continue
selected_stocks.append(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？
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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