问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，100亿市值以内的无亏损企业。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
该选股策略基于以下几个条件来筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- 100亿市值以内，筛选小市值的企业；
- 无亏损，筛选未亏损的企业。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 过度追求短期表现，忽略了公司基本面影响力；
- 筛选条件过于具体，可能会错过其他具有投资价值的个股；
- 需要更多股票市场遍历量，影响选股效率。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 综合考虑公司基本面因素，例如财务状况、产业前景等，并对公司业务模式进行深入了解，以确定其长期价值；
- 考虑引入风险管理策略，例如对股票持有比例进行管理控制；
- 对市值和盈利能力等条件进行灵活调整，以能够更好地适应不同市场环境。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股策略：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，100亿市值以内的无亏损企业；
- 在确定波动性和上涨趋势的条件下，也要综合考虑公司基本面因素；
- 引入风险管理策略，控制股票持有比例；
- 灵活调整筛选条件，以能够更好地适应不同市场环境。
注：以上选股策略仅供参考，具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。
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1，20日均线大于120日均线，100亿市值以内的无亏损企业 */
(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100 >= 1 AND MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,120)
AND "市值"(1)在(0,1e8) AND "净利润" > 0
LIMIT 10
注：以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充，其中MA、REF、CLOSE、“市值”、“净利润”为同花顺自带的技术指标，具体使用方法可以参考同花顺的使用说明。
python代码参考
以下是python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取股票基本信息 ####
rs_basic_info = bs.query_stock_basic()
#### 获取行情数据 ####
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['marketType']=='沪A') | (rs_basic_info['marketType']=='深A')]['code'].tolist():
rs_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "code,date,open,high,low,close,volume",
start_date=datetime(2021, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'),
end_date=datetime(2021, 12, 31).strftime('%Y-%m-%d'),
frequency="d", adjustflag="3")
data = rs_data.get_data()
if len(data) == 0:
continue
profit_rs = bs.query_profit_data(code, year=2020, quarter=4)
if profit_rs.error_code != '0' or profit_rs.data == []:
continue
if float(profit_rs.data[0][3]) < 0:
continue
if data['close'].iloc[-1]/data['close'].iloc[-2] >= 1 \
and data['high'].max()/data['low'].min() > data['close'].shift(1).iloc[-1]*0.01 \
and data['close'].iloc[-1]*float(rs_basic_info[rs_basic_info['code']==code]['totalShares'])/1e8 <= 100:
selected_code.append(code)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_code
注：以上python代码需要安装baostock、pandas等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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