问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、10天内涨停天数大于2的股票。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票价格波动、公司规模、和市场情绪等因素。通过振幅、规模和涨停走势的筛选，选择市场情绪较为乐观、价值相对较高的股票，可以获得较好的投资回报，但该选股策略也存在一定风险。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 选股策略可能过于依赖于市场情绪，存在一定的投资盲目性；
- 股票涨停天数的选择存在主观性，可能会忽略股票的基本面因素；
- 选股策略并未考虑股票的投资价值及长期发展前景。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 结合基本面分析，考虑公司商业模式、盈利能力等多个指标，建立多维度选股模型，
- 增加剔除过度热门板块的过滤器，以避免忽略潜力较大的股票；
- 建立股票持仓止盈止损策略，以规避风险。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股策略进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 10天内涨停天数大于2；
我们建议，投资者在使用该选股策略时，应该结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/*
将具体选股条件填充至筛选公式中
*/
select (
// 振幅大于1
amplitude(highest, lowest)>=1,
// 规模大于2亿
totalcapital>2e8,
// 10天内涨停天数大于2
upcount(10)>2
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20190101', end_date='20210831')
# 判断参数是否合适
if 1 <= k_data.iloc[-1]['amplitude'] <= 100 \
and k_data.iloc[-10:]['pct_chg'].apply(lambda x: x == 10).sum() > 2 \
and k_data.iloc[-1]['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['close'] < 12 * 2e8:
# 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型
fin_data = ts.get_profit_data(code)
if fin_data is not None:
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取股票数据和财务数据等信息，结合选股逻辑进行筛选和排序，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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