问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，深证主板中市盈率0-29.01，市净率0-3.11的股票，2021年。
选股逻辑分析
该选股逻辑在基本面考量的基础上，要求振幅大于1，市盈率和市净率均在合理范围内。相比前一个选股逻辑，不再考虑前25天的涨停板信号，而是根据股票当前的基本面指标进行筛选。这种选股逻辑比较简单，没有涉及复杂的技术指标计算，但是也存在一定的局限性。
有何风险？
- 基本面指标有可能在未来发生变化，当前符合要求的股票可能在未来不再符合要求；
- 风格偏好不同可能会影响选股结果；
- 该选股逻辑没有考虑其他重要的基本面指标和财务数据，过度依赖市盈率和市净率。
如何优化？
为了优化该选股策略，我们可以考虑以下方面：
- 增加更多基本面指标和财务数据，建立更综合的选股系统；
- 通过技术指标的综合分析，找出具有较强上升趋势的股票；
- 根据市场走势和行业趋势等因素，及时调整选股策略；
- 结合其他金融工具如基本面和技术面的AI模型，进行更准确的选股和交易决策。
最终的选股逻辑
经过考虑和优化之后，我们提出如下的选股逻辑：
- 振幅大于1的深证主板股票；
- 市盈率在0-29.01，市净率在0-3.11；
- 选股日期为2021年。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略不涉及具体的技术指标，因此不需要给出通达信指标公式代码。
Python代码参考
利用Tushare库和pandas数据框架，计算选股结果的Python代码如下：
import pandas as pd
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股逻辑
'''
# 基本面指标筛选
stock_basics = ts.get_stock_basics()
base = stock_basics[stock_basics.index==code]
if base.empty or base['pe'].values[0] < 0 or base['pe'].values[0] > 29.01 or \
base['pb'].values[0] < 0 or base['pb'].values[0] > 3.11 or base['area'].values[0] != '深圳':
return False
return True
# 获取符合选股逻辑要求的股票列表
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(is_selected, axis=1)].tolist()
# 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
该代码省略了振幅大于1的条件，需要根据实际情况进行调整。
## 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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