问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格低于12元、市值100亿以内的无亏损企业。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了价格水平、价格波动性、市值和企业盈利能力。该逻辑主要选择较小市值内无亏损企业，且具有相对稳定的价格和较小的波动风险的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 根据该逻辑得出的选股结果可能存在较大分布不均的情况；
- 公司的财务数据可能存在不准确或被人为操纵的情况。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 引入更多有预测能力的指标，如研发投入、成长性等；
- 优化选择标准，引入更合理的企业盈利标准；
- 引入科学的风险控制机制，避免过度集中风险。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 市值100亿以内；
- 无亏损企业。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND CLOSE < 12 AND CIRC_CAP < 100 AND NP > 0
ORDER BY TURNOVER DESC;
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 获取股票基本信息和财务数据，判断是否符合选股条件
stock_info = ts.get_stock_basics()
financial_data = ts.get_profit_data(code)
if (stock_info.loc[code]['circulation'] < 100) and (financial_data['roe'] > 0).all():
# 获取价格数据并判断是否符合选股条件
price_data = ts.get_hist_data(code)
if (price_data['low'].min() < 12) and ((price_data['close'] - price_data['close'].shift(1)) / price_data['close'].shift(1) > 0).any():
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
使用tushare库获取股票基本信息、财务数据和价格等信息。判断选股条件并遍历所有股票进行筛选。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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