问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格低于12元、反包。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了价格波动性和价格水平。通过挑选价格波动性比较大、但整体价格偏低的股票，以期望获得高收益。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 受市场情况影响较大，特别是在下跌行情中，容易造成损失；
- 选股逻辑缺乏更多的指标和数据支撑；
- 可能存在过度拟合的情况。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 引入更多关键指标，如企业盈利、成长性等；
- 引入风险控制机制，降低投资组合风险；
- 引入量化模型，充分优化选股逻辑。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 反包。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND CLOSE < 12 AND C>REF(C,1) AND REF(C,1)<REF(C,2)
ORDER BY TURNOVER DESC;
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 3:
return False
if hist_data['close'][0] < 12 and hist_data['close'][0] > hist_data['close'][1] > hist_data['close'][2]:
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
使用tushare库获取股票历史数据，遍历所有股票进行筛选，并进行选股。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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