问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质良好，500日内至少2次涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑依然将技术面和基本面因素进行了综合分析。振幅大于1表示对市场波动较为敏感，企业性质良好体现了基本面的考虑。500日内至少2次涨停则表示市场对该股存在较高的关注度和赞誉度。
有何风险？
该选股逻辑的缺点是缺乏技术面的分析。另外，趋势较为平稳或者股票比较冷门的可能无法满足选股的条件。
如何优化？
针对以上缺点，可以从以下几个方面进行优化：
- 考虑加入其他技术指标，如KDJ、RSI等指标，或一些自定义指标，以适应不同市场趋势；
- 合理选择基本面因素，如财务数据、行业趋势等指标进行分析，准确评估企业的质量；
- 考虑引入一些市场情绪指标，如RSV等选股，以评估市场对于某些股票的情绪；
- 合理设定选股的条件，并结合其他交易策略，以实现更精准的选股和更高的投资回报率。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质良好，包括但不限于：高盈利能力，稳定的财务状况，成长性，市盈率等；
- 股票关注度高，包括但不限于：500日内至少2次涨停；
- 根据市场情况和个人投资策略选择不同的交易策略，并可以适当加入其他技术指标和基本面指标等多个角度进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的同花顺指标公式如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:COUNT(IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),1,0),20)>=2;
A AND B AND C;
其中 COUNT(IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),1,0),20)>=2 表示500日内至少2次涨停，AND 表示逻辑与。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code, eps=1):
# 判断股票是否满足选股逻辑
df = ts.get_hist_data(code)
if (df['high'] - df['low']).mean() / df['close'].iloc[-1] <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if df[df['p_change'] > 9.8].shape[0] < 2:
return False
return True
# 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
其中需要根据选股策略修改参数，比如振幅、企业性质等指标，通过tushare库获取股票的基本面和历史行情进行计算判断，通过get_hist_data函数获取股票的行情数据并进行处理。
## 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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