问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质良好，PE>0。
选股逻辑分析
该选股逻辑包含了振幅、基本面、估值等多个因素。振幅大于1说明股票的交易活跃度较高，具有较大的上涨或下跌幅度。企业性质良好则考虑了股票的财务状况、盈利能力和成长性等基本面因素。PE>0则表示股票的估值为正，市场普遍看好该公司未来的盈利前景。
有何风险？
该选股逻辑可能过于依赖估值因素，对其他因素的影响忽略了一些。另外，PE指标过于依赖历史财务数据，对于新上市公司或业绩较不稳定的公司，可能会出现误判。
如何优化？
针对以上的缺点，可以采取以下措施进行优化：
- 引入更多的技术指标，如MACD和RSI等指标，从多个方面进行分析；
- 参考其他市场信息，如宏观经济指标、政策变化等；
- 合理确定选股标准，并联系多重交易策略，以获取更综合的数据支持。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质良好，包括但不限于：盈利能力强，稳定的财务状况，成长性，市值，ROE等；
- PE>0，表示股票的估值为正；
- 根据市场情况和个人投资策略选择不同的交易策略，并适当加入其他技术指标、基本面指标等多个角度进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的同花顺指标公式如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:PE>0;
A AND B AND C;
其中，A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 表示振幅大于1，B:XX企业性质 表示企业性质良好，C:PE>0 表示PE>0，A AND B AND C 表示逻辑与。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code, eps=1):
# 判断股票是否满足选股逻辑
df = ts.get_hist_data(code)
if (df['high'] - df['low']).mean() / df['close'].iloc[-1] <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if df['pe'] <= 0:
return False
return True
# 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
其中需要根据选股策略修改参数，通过tushare库获取股票的基本面和历史行情进行计算判断，通过get_hist_data函数获取股票的行情数据并进行处理。
## 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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