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，且流通市值在50亿到100亿之间的股票作为投资目标。通过挖掘股票价格、市场走势、成交量等多个因素，筛选出可能具备投资回报潜力的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要考虑了技术面和基本面因素，包括振幅、流动性、流通市值等指标。除了防范市场风险外，也充分考虑了企业资产负债状况和发展潜力等因素。选股较为全面，筛选出的股票可能相对更有价值和回报潜力。
有何风险？
本选股策略中，选股标准较为固定，且只考虑了基本面的一个指标，可能不一定能够完全反映市场情况。同时，流通市值较小的股票在市场流通性较低时可能存在资金买卖不畅的风险，并且流通市值的计算可能存在不准确的情况。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可以加入更多基本面数据，如市盈率、市净率等指标，更全面地分析企业估值状况和竞争力等因素。同时，可以结合自然语言处理技术，分析企业新闻事件和公告等信息，从而更加准确的评估股票价值。此外，可以结合技术指标和行情预测等数据进行分析和判断，提高选股效果。
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，且流通市值在50亿到100亿之间的股票作为投资目标。同时，建议加入更多基本面数据和自定义因子的考量，综合判断股票的财务状况、行业竞争力，以及市场情绪等因素，以选出具备良好投资回报潜力和风险可控的股票。
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.daily(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,close,pre_close')
vol_rate = pro.moneyflow(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,vol,amount,buy_sm_vol,sell_sm_vol,buy_md_vol,sell_md_vol,buy_lg_vol,sell_lg_vol')
vol_rate = vol_rate.set_index('trade_date')
if len(price) < 7:
continue
close_list = price.iloc[-7:]['close'].tolist()
if all([x<y for x,y in zip(close_list[:-1], close_list[1:])]):
selected_stocks.append([code, price.iloc[-1]['close']])
return [x[0] for x in 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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