问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万、股票代码以60开头。该选股策略主要关注股票价格波动和成交量等因素，综合考虑选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑与前面的选股逻辑条件基本相同，限制了股票代码以60开头。同时，该条件也增加了对市场的筛选能力，聚焦于创业板等细分行业和潜力股票。
有何风险？
该选股策略主要存在以下风险：
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该选股策略忽略了公司基本面等因素对股票价格的影响，在选股过程中可能漏掉具有潜力的股票。
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该选股逻辑可能会受到市场变化和行业变动的影响，需要及时进行调整。
如何优化？
为了优化该选股策略，可以考虑以下措施：
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在维持选股逻辑条件稳定的前提下，将其与公司基本面信息等因素结合起来，综合考虑，提高选股精确度。
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定期更新股票代码条件，适时添加其他关注指标，避免对市场变化和行业变动的影响。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万、股票代码以60开头。策略主要考虑的是股票价格波动和成交量等因素，综合考虑选股。
同花顺指标公式代码参考
A>1 AND ABS(B1/B2-1)>0.03 AND ABS(C4)>70000000 AND LEFT(HANGYE_CODE, 2)='60'
其中，A 表示股票每日振幅，B1/B2 表示竞价时股票价格涨跌情况，C4 代表特大单共计买入量。限制股票代码以60开头，需要在选股逻辑中添加相应判断。其他参数参考前述选股逻辑和分析。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
start_date = "2021-01-01" # 回测开始日期
end_date = "2022-01-01" # 回测结束日期
# 获取历史股票信息
stocks_60 = get_history_instruments(type=InstrumentType.Stock, market=Market.SZSE, code_list_prefix=["60"], max_count=10000)
symbols_60 = [s.symbol for s in stocks_60]
# 选取60开头的股票
selected_symbols = [symbol for symbol in symbols_60 if symbol.startswith("SZSE.60")]
# 获取对应股票的历史信息
bars = history(symbol=selected_symbols, frequency="1d", start_time=start_date, end_time=end_date, fields="open, close, high, low, amount, total_bought_large_orders", df=True)
# 根据选股逻辑筛选出符合条件的股票
selected_bars = bars[(abs(bars.high / bars.low - 1) > 0.01) & (abs(bars.bid_volume1 / bars.ask_volume1 - 1) > 0.03) & (abs(bars.total_bought_large_orders) > 70000000)]
# 打印选中的股票代码
print(selected_bars.index.get_level_values(0).unique())
与前面的选股逻辑相比，增加了对股票代码以60开头的限制。其他变量含义与前述选股逻辑和分析相同。
## 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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