问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、大单净量排行的股票。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：
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.大单净量排行：表示该股票有较强的资金流入，有较好的业绩增长趋势。
综合以上三点，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如下：
1.可能会忽略掉公司的长期价值，需要综合考虑其他因素；
2.振幅很大的股票，也可能存在市场风险，需要慎重考虑；
3.大单净量排行并不一定代表该公司真实业绩的增长或未来业绩的增长潜力，存在较大风险。
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：
1.加入其他的经典技术分析指标来辅助选股，例如MACD、KDJ等指标；
2.结合基本面和行业板块等因素一同进行综合分析，避免对某一个指标过度依赖；
3.优化大单净量排行的选择条件，选择相对可靠的数据源，如券商、公募基金大单的流入情况，以及筛选市值、净利润等财务指标优秀的公司。
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、业绩增长趋势良好的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，在符合阈值要求的股票中进行选择，并结合风险控制策略进行投资。
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.大单净量排行的指标。
同花顺大单净量指标：
ABS(BIGNETVOL)
其中，针对个股筛选大单净量，可结合券商、公募基金等数据源进行选股分析。
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"])
# 振幅大于1
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
# PE >0
condition2 = all_data["pe"] > 0
# 大单净量排行
condition3 = (all_data["turnover"] == all_data["turnover"].rank(method="dense", ascending=False))
# 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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