问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、10日涨幅大于0小于35。该选股策略主要考虑了股票的波动性、基本面因素，以及股票在短期内的涨跌情况，从而挑选出具有一定成长潜力和上涨空间的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从市场波动性、基本面入手并加入了股票近期的业绩表现指标，以便找出波动性大、但仍有上涨空间的股票。
有何风险？
该选股逻辑忽视了一些公司的潜力，可能会排除一些优质的公司。同时，只考虑短期内涨跌情况可能存在一定盲目性。
如何优化？
可以加入更多基本面指标，如市盈率、净利润增长率等指标进行筛选，同时也可以加入一些技术面指标如均线等指标来进行筛选。可以适当增长短时期涨幅的幅度，以缓解短期光环效应的影响。
最终的选股逻辑
对于A股市场来说，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、10日涨幅大于0小于35。选股条件可以根据实际投资需要进行修改。
同花顺指标公式代码参考
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
SELECT2 = BOND_FULL_NAME != "" AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != "3"
SELECT3 = REF(CLOSE, 9) / CLOSE < 1.35 AND REF(CLOSE, 9) / CLOSE > 1
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式。其中，选股指标为振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、10日涨幅大于0小于35。可根据实际投资需求进行修改。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取A股市场所有的股票
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(fields='ts_code,name', exchange='', list_status='L').values.tolist() if name[0] != 'S' and '创业板' not in name and '科创板' not in name and '退' not in name]
# 计算选股指标并依此进行选股
selected_stocks = []
for ts_code in all_stocks:
all_data = pro.stock_company(ts_code=ts_code, fields='pro_name')
if all_data.empty:
continue
if not (all_data.iloc[0]['exchange']=='SSE' and all_data.iloc[0]['list_status']=='L' and all_data.iloc[0]['area']=='华东' and all_data.iloc[0]['industry']!='金融服务'):
continue
bond_data = pro.cb_basic(ts_code=ts_code, list_status='L', bond_type='put')
if bond_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close')
if daily_data.empty or len(daily_data) < 10:
continue
if (daily_data['high'] - daily_data['low']) / daily_data['high'].iloc[-1] <= 0.01:
continue
if not (daily_data['close'][-1] / daily_data['close'][0] > 1.0 and daily_data['close'][-1] / daily_data['close'].iloc[-10] < 1.35):
continue
selected_stocks.append((all_data.iloc[0]['pro_name'], ts_code))
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: pro.daily_basic(ts_code=x[1], trade_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), fields='total_mv')['total_mv'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、10日涨幅大于0小于35。可根据实际投资需求进行修改。
## 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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