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，按照今日竞价金额排序选择前5支股票作为投资目标。此策略主要从股票价格波动和流动性两个因素出发，选择具有一定上涨潜力和交易活跃度的个股。
选股逻辑分析
本选股策略主要结合了振幅、换手率和竞价成交量等股票价格波动和流动性方面的指标，同时选股还按照今日竞价金额排序选择前5支股票。这些指标能够反映股票的价格波动和交易活跃度的情况，为投资者提供有关股票走势和资金流动的信息。
有何风险？
本选股策略忽略了股票的基本面因素和进一步的技术指标分析，可能会导致选错目标股票。同时，市场波动和基本面变化、政策、事件等因素可能会对股价带来较大影响，从而引起选股策略的失效或者误判。此外，按照今日竞价金额排序可能会暴露选股行为，从而影响选股效果。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可加入其他指标的考量，如资产负债率、净资产收益率、每股收益等指标，以便更好地反映公司的财务状况和盈利能力。同时，可对选股标准进行动态调整，根据市场行情变化和股票走势进行相应的调整。加强对股票流动性的量化研究，提高选股策略的稳定性，不仅要考虑股票的交易活跃度，也要考虑股票的中长期流动性，以及影响流动性的因素。
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，按照今日竞价金额排序选择前5支股票作为投资目标。在此基础上，加入其他指标的考量，如资产负债率、净资产收益率、每股收益等指标，结合基本面分析和市场情绪分析，以更好地反映公司的财务状况和盈利能力。加强对股票流动性的量化研究，提高选股策略的稳定性，不仅要考虑股票的交易活跃度，也要考虑股票的中长期流动性，以及影响流动性的因素。同时，可对选股标准进行动态调整，根据市场行情变化和股票走势进行相应的调整。
同花顺指标公式代码参考
无
Python代码参考
import tushare as ts
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')["ts_code"]:
if 'ST' in code:
continue
if float(pro.stock_basic(ts_code=code, fields='circ_mv').iloc[0]) / 100000000 < 50:
continue
if float(pro.stock_basic(ts_code=code, fields='circ_mv').iloc[0]) / 100000000 > 100:
continue
price = pro.query('daily', ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close').\
assign(amplitude=lambda x: (x['high'] - x['low']) / x['pre_close'] * 100).\
assign(volume_rate=lambda x: pro.query('stk_limit', ts_code=x['ts_code'].iloc[0], fields='trade_date,up_limit,down_limit').\
assign(up=None).\
assign(down=None).\
assign(close_price=x['pre_close'].iloc[0]).\
assign(up_limit_price=lambda x: round(x['close_price']*1.1, 2)).\
assign(down_limit_price=lambda x: round(x['close_price']*0.9, 2)).\
assign(raise_limit=lambda x: x['up_limit_price'].iloc[0]-x['close_price']).\
assign(fall_limit=lambda x: x['close_price']-x['down_limit_price'].iloc[0]).\
assign(rate=lambda x: (x['raise_limit'] + x['fall_limit'])/x['close_price']).\
assign(volume_rate=lambda x: x['rate'].iloc[-2]).\
iloc[-1]['volume_rate']
).sort_values(by='amount', ascending=False).iloc[:5]
if len(price) > 0:
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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