问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质优秀，股票代码以60开头。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票价格波动、企业基本面以及股票分类等因素。振幅大于1表明该股的价格波动较大，存在投机机会和投资价值，企业性质优秀保证了企业的盈利能力和可持续性。股票代码以60开头可以筛选出创业板股票，存在高成长性和投资潜力，但风险也较高。根据这些综合因素，选股逻辑为股票代码以60开头，且振幅大于1且企业性质良好的股票。
有何风险？
该选股逻辑有以下风险：
- 过分依赖技术面指标，忽略了基本面和行业因素等重要因素；
- 股票分类只依据代码前两位，忽略了不同股票类别的特点和风险；
- 在选股时最好综合考虑多个指标，防止因单一指标造成偏差；
- 只考虑了短期股票价格波动，留下了一定风险。
如何优化？
在选股策略中，可以结合其他股票基本面指标、行业和市场表现指标等多个维度考虑，综合判断股票的市场表现以及内在的价值。可以引入机器学习和数据挖掘技术，借助大数据分析和模型优化技术实现更加准确、有效的选股策略。另外，应该及时关注公司的业绩和财务状况，针对企业中长期的发展趋势、盈利能力、财务风险等因素进行评估，实现基本面和技术面的结合。
最终的选股逻辑
在综合以上分析基础上，完善后的选股逻辑如下：
- 股票分类以代码60开头的创业板股票；
- 企业性质优秀，包括但不限于利润率、成长性、股息率等；
- 市盈率、市净率等基本面指标均优秀；
- 股票价格波动大，振幅大于1，反映股票的投机机会和投资价值；
- 在技术面上，可以考虑其他技术指标，如KDJ、RSI、MACD等；
- 根据市场情况和个人风险偏好，选择适当的排名范围；
- 在选股过程中，综合考虑技术指标、基本面指标、市场宏观指标、流动性指标、热度等多个方面进行筛选；
- 根据综合信息判断股票的投资价值及风险情况，最终得出投资决策。
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:股票代码60开头;
B:XX企业性质;
C:HHV(HIGH,25)/REF(CLOSE,1)>1+EPS;
D:FUNDA(1)>FUNDA(2) AND FUNDA(1)>FUNDA(3) AND FUNDA(2)>FUNDA(4) AND FUNDA(2)>FUNDA(5) AND FUNDA(3)>FUNDA(6);
A AND B AND C AND D<=N; /* N为排名范围 */
其中，A:股票代码60开头表示股票分类以代码60开头的创业板股票，B:XX企业性质表示企业性质优秀。C:HHV(HIGH,25)/REF(CLOSE,1)>1+EPS表示股票价格波动大，振幅大于1。D:FUNDA(1)>FUNDA(2) AND FUNDA(1)>FUNDA(3) AND FUNDA(2)>FUNDA(4) AND FUNDA(2)>FUNDA(5) AND FUNDA(3)>FUNDA(6)表示股票基本面素质好。 A AND B AND C AND D<=N 表示逻辑与且排名不高于N。
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, rank_range=(1, 50)):
'''
判断股票是否满足选股逻辑
'''
if not code.startswith('60'):
return False
df_basic = ts.get_stock_basics()
if code not in df_basic.index or df_basic.loc[code, 'esp'] <= df_basic.loc[code, 'bvps']:
return False
df_hist = ts.get_hist_data(code)
if (df_hist['high'].rolling(25).max() / df_hist['close'].shift(1) > 1).sum() == 0:
return False
if ts.get_security_class(code) != '创业板':
return False
rank = ts.top_list(df_moneyflow.index[0])['code'].tolist().index(code) + 1
if rank < rank_range[0] or rank > rank_range[1]:
return False
return True
# 获取热度排名前N的股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.top_list()
selected_stocks = []
for i in range(N):
code = stocks['code'].iloc[i]
if is_selected(code, rank_range=(1, N)):
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，通过tushare库获取股票基本面信息和历史交易数据，并利用策略中设定的其他指标进行计算判断，最后利用选股结果进行股票交易。在Python代码中要注意startswith()函数的使用，特别是排除不是以60开头的股票。
## 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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