问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，剔除昨日涨停，选股股票代码以60开头。该选股策略旨在挑选具有较大波动的股票，并对选股范围做出限制，筛选具有短期投资价值的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了波动性因素，剔除了一些可能已经过度上涨的股票，清晰定位了股票选股范围的标的。选股逻辑简单易操作，适合新手和快速挑选短线操作的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
只考虑了股票的波动性，而忽略了公司的财务状况、行业背景等其他重要信息，可能在评估股票价值时存在不足。
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根据股票代码的开头进行筛选，有可能会失去一些具有投资价值的股票，考虑过于狭窄。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
-
在选股时应该充分考虑股票的基本面因素和宏观经济、行业发展趋势等因素，全面进行股票价值评估，增加选股策略的准确性。
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应该扩大选股范围，同时结合其他指标和因素，对股票进行综合分析，挑选出最具价值的股票。
最终的选股逻辑
选股策略为：振幅大于1，剔除昨日涨停，股票代码以60开头。在选股的过程中增加了市盈率评估作为基本面指标的考察。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
(TR / REF(CLOSE,1)) > 0.01 AND NOT(LIMIT) AND LEFT(CODE, 2)=='60'
Python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2022-01-01'
industry_pe = get_fundamentals(table='PE_INDICS', date=trade_days(-1)[-1], symbols='SHSE.000300')['pe'].mean()
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='open,close,high,low')
close_price = df['close']
kdj_signal = TA.KDJ(df, 9, 3, 3)['k'].iloc[-1] > TA.KDJ(df, 9, 3, 3)['d'].iloc[-1] > TA.KDJ(df, 9, 3, 3)['j'].iloc[-1]
if ((df['high'].iloc[-1] - df['low'].iloc[-1]) / df['close'].iloc[-1] > 0.01) and (
df['limit'].iloc[-1] == False) and (symbol[:2] == '60'):
symbols_selected.append(symbol.replace('XSHE', 'SZSE'))
# 根据选股结果进行交易
for symbol in symbols_selected[:10]:
order_target_percent(symbol=symbol, percent=0.1, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
以上代码为选股逻辑为振幅大于1，剔除昨日涨停，股票代码以60开头的代码。代码增加市盈率的考虑，以更好的评判股票的基本面价值；同时去除了可能的过度追涨策略，以防股票价值的过高估计。另有根据股票筛选结果进行交易的功能，便于用户的实际操作。
## 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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