问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量并且振幅大于1的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了股票交易情况、振幅以及买卖盘情况等多方面因素。选择换手率在3%-12%的股票有一定的稳健性，买一量大于卖一量意味着市场看涨情况较好，加上振幅大于1代表股票价格波动较大，可以捕捉到股票价格大涨的机会。
有何风险？
该选股逻辑存在可能被市场短期噪音所影响的风险。同时，振幅过大存在可能涉及股票投机或操纵等情况，而买卖盘数据也容易被市场资金流动等因素所影响。
如何优化？
可以添加更多的指标，如MACD、KDJ、RSI等来考虑技术面因素。另外，可以加入基本面指标如ROE、净利润增长率等以提高选股的准确性。同时也可以采用机器学习和人工智能等方法进行股票筛选，以更全面的方式考虑股票的投资价值。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量并且振幅大于1的股票。
同花顺指标公式代码参考
买一量大于卖一量：SELECT(BIDV1>ASKV1)
换手率在3%-12%：SELECT(TURN<N>AVG(TURN,N) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12)
振幅大于1：SELECT(ABS((HIGH-LOW)/OPEN)>1)
选股：SELECT(CODE AND 买一量大于卖一量 AND 换手率3%-12% AND 振幅大于1)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
df1 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry')
df1 = df1[(df1['industry'].str.contains('饮料') & df1['industry'].str.contains('酒'))]
df1 = df1[(df1['ts_code'].str.startswith('300')) | (df1['ts_code'].str.startswith('688'))]
df2 = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220322')
df2 = df2[(df2['bid_vol'] > df2['ask_vol']) & (df2['amt'] / df2['pre_close'] > 0.01)]
df2 = pd.merge(df2, df1[['ts_code']], on='ts_code')
df3 = pro.daily(ts_code='', start_date='20220322', end_date='20220322', fields='ts_code,trade_date,open,high,low')
df3['amplitude'] = abs((df3['high'] - df3['low']) / df3['open'])
df3 = df3[(df3['amplitude'] > 0.01)]
df3 = pd.merge(df3, df2[['ts_code']], on='ts_code')
df4 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220322', fields='ts_code,turnover_rate_f')
df4 = df4[(df4['turnover_rate_f'] >= 3) & (df4['turnover_rate_f'] <= 12)]
df4 = pd.merge(df4, df3[['ts_code']], on='ts_code')
return df4['ts_code']
## 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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