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，且涨跌幅乘以超大单净量值大于0的股票作为投资目标。通过挖掘股票价格、市场走势、成交量、超大单等多个因素，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多个因素：振幅展现了股票价格波动性，成交量和市场走势则考虑了流动性、市场热点等因素。涨跌幅和超大单净量结合，考虑了市场情绪和大资金操作的因素。选股过程中集成多个因素，减小了市场风险。
有何风险？
本选股策略存在市场风险，适用于短期操作，可能无法准确定位未来市场方向。同时，涨跌幅和超大单净量相对容易受到市场消息等的干扰，具有不稳定性。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可以考虑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，结合自然语言处理技术，分析企业新闻事件和公告等信息，从而更加准确的判断股票价值。此外，可以加入自定义因子，如技术指标等，以更精准地选股。
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，且涨跌幅乘以超大单净量值大于0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，综合判断股票的价值和成长性，以选出具备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')["ts_code"]:
if 'ST' in code:
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')
vol_rate['turnover_rate'] = (vol_rate['turnover_rate']*(price.iloc[-2]['vol']/vol_rate['vol'])).rolling(5).mean()
if vol_rate.iloc[-2]['vol'] > 0 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']) > 0.5 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']) < 2:
if ((price.iloc[-1]['close']-price.iloc[-1]['pre_close'])/price.iloc[-1]['pre_close'])*((vol_rate.iloc[-2]['buy_lg_vol']-vol_rate.iloc[-2]['sell_lg_vol'])/10000) > 0:
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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