问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、规模2亿以上的股票。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 规模2亿以上的股票：表示筛选出市值规模在一定区间以上的股票。这些股票通常是成熟的公司，股票稳定性更高，收益性相对较好。
综合以上三点，在市值规模大于2亿、交易比较活跃、有盈利能力、未来有一定涨幅预期的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 只考虑了单一因素的筛选，无法全面评估股票投资价值；
- 市值大小不能代表公司整体实力，企业性质没有定量的判断标准，需要根据行业经验进行选择，有主观性；
- 需要根据时机和行业情况进行适时调整。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
- 引入其他技术指标和基本面分析，以多维度考量股票的盈利能力和前景；
- 明确公司价值的判断标准，使筛选更加定量化、客观化；
- 选择不同时间段的市值规模。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：市值规模大于2亿、振幅符合一定范围的波动、PE > 0、在一定企业性质范围内，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，以筛选出交易活跃、盈利能力好、符合行业特点、未来有一定涨幅预期的股票。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标；
- PE指标；
- 市值指标。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 振幅符合一定范围内的波动
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE > 0
condition2 = True # 此处省略PE > 0的判断
# 规模2亿以上
condition3 = (all_data["volume"] * all_data["close"] > 2e8)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们省略了企业性质、PE > 0的判断条件，需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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