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、20日均线大于120日均线的股票。该选股策略主要结合了股票交易波动性、公司基本面和技术面等因素，寻找具备一定规模并有较为稳定的上涨趋势的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑加入了技术面分析的因素，通过均线拐点等技术指标筛选出有潜力持续上涨的股票，同时加入了振幅和未清偿可转债简称等基本面指标，振幅可以选取波动性大的股票，未清偿可转债简称可以排除部分风险较高的股票。
有何风险？
该选股策略忽略了公司规模和其他基本面等细节，可能会忽略一些具备高成长性但规模较小的公司。同时，技术面指标的可靠性有一定局限性，小节会产生错误的判断。
如何优化？
建议结合更多基本面指标进行选股，如市盈率、市净率等，综合考虑更为全面的投资价值。同时，对技术分析指标进行进一步优化，如加入缠论等技术面分析方法。
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、20日均线大于120日均线的股票，按20日均线从大到小排序名。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND (VOL / (CAPITAL * PRICE) > 0.01) AND (MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,120)) ORDER BY MA(CLOSE,20) DESC
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，按股票的20日均线从大到小排序名。其中，代码中的企业性质筛选有未清偿可转债简称不可为空，20日均线大于120日均线的筛选条件为MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,120)。可根据实际投资需求进行修改。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').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]
for ts_code in all_stocks:
finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=ts_code, fields=['industry'])
if finance_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=241)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'))
if daily_data.iloc[0]['high_limit'] == daily_data.iloc[0]['low_limit']:
continue
if (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low'])/daily_data.iloc[-1]['low'] <= 0.01:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['MA20'].iloc[-1] or daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['MA120'].iloc[-1]:
continue
all_data = pro.stock_company(ts_code=ts_code, fields='pro_name')
if all_data.empty:
continue
if not (all_data.iloc[0]['exchange']=='SZSE' and all_data.iloc[0]['list_status']=='L' and all_data.iloc[0]['area']=='华南' and all_data.iloc[0]['industry']!='金融行业'):
continue
selected_stocks.append((all_data.iloc[0]['pro_name'], ts_code))
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: pro.daily(ts_code=x[1], start_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')).iloc[-30:]['amount'].mean(), 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、20日均线大于120日均线的股票，按日均成交额从大到小排序名。可在代码中自定义选股指标的筛选条件，根据实际投资需求进行选股。
## 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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