问财量化选股策略逻辑
本选股策略逻辑要求振幅大于1，10天内涨停天数大于2，加入规模2亿以上的股票条件。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
本策略在原有振幅大于1、10天内涨停天数大于2的选股逻辑基础上，加入规模2亿以上的股票条件。此条件能够提高股票的稳定性，选中股票的概率较高。但也会让股票的选择变得较少，因此需要在其他因素上进行优化。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- 规模本身并不代表质量，可能漏掉了一些新兴的优质股票；
- 该选股策略采用的指标比较单一，可能存在较高的市场波动风险。
如何优化？
基于以上存在的风险，我们可以采取以下优化方案：
- 结合其他指标，如财务状况及行业发展趋势，提高选股精度；
- 制定更加全面的风控策略，减小波动风险；
- 根据市场变化进行及时调整和优化。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，我们得到完善的选股逻辑如下：
- 满足振幅大于1，10天内涨停天数大于2的选股条件；
- 选择规模2亿以上的股票；
- 结合财务状况及行业发展趋势等，进一步提高选股精度；
- 制定全面的风控策略，减小波动风险；
- 根据市场变化进行及时调整和优化。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标公式的参考：
- 振幅大于1：REF(HIGH-LOW,1)>1
- 10天内涨停天数大于2：COUNT(CY>=1,CY)>2
- 规模2亿以上：CAPITALIZATION>2E8
Python代码参考
以下是Python代码的参考：
import tushare as ts
def stock_selection():
rs_basic_info = ts.get_stock_basics()
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['market'] == '上证A')|(rs_basic_info['market']=='深证A')].index:
industry = rs_basic_info.loc[code, 'industry']
if industry in ['银行', '保险', '证券']:
continue
rs = ts.get_k_data(code, start=10, index=True, ktype='D')
if rs is None or len(rs) < 10:
continue
condition1 = (rs['high'] - rs['low'])/rs['close'].shift(1)*100 > 1
condition2 = rs['close'].rolling(window=10, min_periods=1).apply(lambda x: len(x[x>x.shift(1)*1.1]), raw=True) > 2
condition3 = rs_basic_info.loc[code, 'totalAssets']>=2e8
if sum([condition1, condition2, condition3]) == 3:
rs_basic_info.loc[code, 'hot'] = rs['volume'].sum()
selected_code = rs_basic_info[rs_basic_info['hot'] > 0].sort_values('hot', ascending=False).index.tolist()
return selected_code
注：以上代码仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。需要安装tushare等库。
## 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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