问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、反包。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：
1.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；
2.PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
3.反包：表示该股票出现了一次大跌或大涨，但是之后发生了反向波动。
综合以上三个点，在符合阈值要求的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险可能包括：
1.振幅大的股票可能存在波动性较大的风险；
2.PE>0仅表示企业未亏损，不能代表企业的盈利能力非常强大；
3.反包可能是股票暂时波动，不能代表整体趋势。
如何优化？
为了降低风险和提高选股准确率，可以在以上基础上进行如下优化：
1.结合其他技术指标和基本面指标进行综合分析，提高选股准确率；
2.增加其他筛选条件，例如市值、利润增长率等；
3.综合参考多个行业的反包股票，投资者需要及时了解反包的原因并分析其对企业未来的影响，而不是盲目追涨杀跌。
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：在振幅较大、盈利能力好、反包股票中进行选择，并结合股票的业绩、财务状况等指标进行综合分析，以尽可能降低风险，提高选股准确率。
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：
1.振幅的指标。
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.PE的指标。
同花顺PE指标：
pe > 0
3.反包的指标。
反包：使用技术分析方法分析出该股票发生反包的时间和价格，并计算出反包幅度。例如在MACD指标中使用双重指数移动平均线（DEA）和MACD柱线进行技术分析。
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", "turnover", "pe", "code", "name"])
# 振幅大于1，PE>0，反包
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
condition2 = all_data["pe"] > 0
# 反包指标根据技术分析方法进行计算
condition3 = ...
# 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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