问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、10天内涨停天数大于2的股票。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 10天内涨停天数大于2：表示股票相对于市场走势有出类拔萃的表现，具有很大的投资价值。
综合以上三点，在交易活跃、盈利能力好、股票具有趋势性等方面表现较好的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 盲目追涨打击套路，可能会把高估的股票买入，而后未来可能会面临大幅度的回调；
- 需要时刻关注市场的价格走势，视时机和行业情况选择最佳时机投入和卖出，同时，股票价格波动较大，投资需谨慎。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
- 引入其他技术指标和基本面分析，以多维度考量股票的盈利能力和前景；
- 优化振幅的选取标准，选择适宜的振幅范围进行热点板块和行业股票的选择；
- 引入长期的股价走势分析和资金流向指标等来增加筛选准确定性；
- 结合风险控制策略，设置止损止盈等投资方案。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：交易活跃、盈利能力好，在较好地控制风险的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，在热点板块和行业中选择出相对优质、有趋势表现、价格波动相对较小的股票，并结合风险控制策略进行投资。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标；
- 10日内涨停数指标。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 10天内涨停天数大于2
all_data["zt_count"] = (all_data["close"] / all_data["close"].shift(1)).apply(lambda x: int(x > 1.099))
all_data["zt_days"] = all_data["zt_count"].rolling(10).sum()
condition1 = all_data["zt_days"] > 2
# 振幅符合一定范围内的波动
condition2 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE >0
condition3 = all_data["pe"] > 0
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们将行情分析指标比较简单地采用涨停股票占比和振幅指数进行分析，需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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