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、非科创。该选股策略主要从波动性、市场情绪等因素出发，筛选符合条件的股票，具有一定的可参考性。
选股逻辑分析
该选股策略主要从振幅、市场情绪等方面出发，通过筛选符合条件的股票来寻找上涨潜力股票。通过剔除昨日涨停、非科创，能够避免高位进场和政策风险等问题。不过该选股逻辑选择的指标较为简单，可能会导致选股结果质量不稳定。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
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选股条件较为片面，可能会错过一些未来上涨潜力较高的个股。
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选股条件可能存在较大的主观性，可能会因为筛选条件不当而导致选股失误。
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选股策略存在一定的误判风险，过度追求短期涨幅可能会导致未来收益下降。
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选股逻辑选择的指标较为简单，可能会导致选股结果质量不稳定。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
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可以结合其他技术指标或基本面分析，进行多维度的研究和筛选，避免单纯依赖于几个简单指标而导致的选股失误。
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可以依据历史数据和市场流动性等因素来确定选股条件，确保选出的股票符合整个市场的投资趋势。
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应该定期监控选股策略的表现，及时调整选股条件和筛选因素，确保选出的股票符合市场投资定位。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、剔除昨日涨停、非科创。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的通达信指标公式代码：
振幅指标：AMO=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1);
剔除昨日涨停：NOT LIMIT;
选股条件：AMO > 1 AND NOT LIMIT AND INDUSTRY != '科创板';
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
# 设置回测起点和终点
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# 获取所有股票
symbols_all = get_symbols(exchanges=['SHSE', 'SZSE'], sec_types=['STOCK'], fields=['symbol'])
# 设置选股条件
amplitude_cond = {'$gt': 1}
limit_up_cond = {'limit_status': {'$ne': 1}}
industry_cond = {'industry': {'$ne': '科创板'}}
cond = {
'$and': [
amplitude_cond,
limit_up_cond,
industry_cond
]
}
# 构建排序条件
sort_cond = [(Bar("close_price"), SortType.DESC)]
# 获取符合条件的股票历史信息
data = history(symbol=symbols_all,
start_time=start_date,
end_time=end_date,
fields=["symbol", "limit_status", "open_price", "high_price", "low_price", "close_price",
"industry"],
indicators={},
bar_count=1,
freq="1D",
filter=cond,
sort=sort_cond)
# 筛选出符合条件的股票
symbols_selected = [s["symbol"] for s in data]
print(symbols_selected)
上述代码中，选股的逻辑为振幅大于1、剔除昨日涨停、非科创。通过获取符合条件的股票历史信息，并使用 industry 指标筛选出符合选股逻辑的股票。
## 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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