问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、PE>0。该选股策略综合考虑股票的波动性、规模及估值情况，挖掘出具有潜在上涨空间的优质个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了股票的振幅、市场规模和估值，寻找具有较大波动性、业绩不错且具有价格上涨空间的个股。PE比率是对股票价值的评估，在股票的估值方面具有显著的作用。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是PE比率可能会被公司财务占用，或公司的营收和收益表现不佳；二是股票振幅的波动可能会影响个股的价格走势，存在误判风险；三是市场环境的变化也会影响股票的价格波动。
如何优化？
为提高选股策略的有效性和稳定性，可以对选股逻辑进行进一步优化和完善，例如：一是加入其他技术指标如RSI、MACD等，对价格波动进行全面的分析；二是加入其他基本面因素的考虑，如公司的治理、竞争力等因素，全面分析公司的内在价值；三是加强市场环境和行业表现的相关分析和考虑，降低市场风险和不确定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、PE比率大于0。该选股逻辑综合考虑了股票的波动性、市场规模和估值等因素，有助于筛选具备较大上涨空间和投资价值的优质股票。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP >=100 AND AMPLITUDE >=1 AND PE > 0
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，AMPLITUDE表示振幅，PE表示市盈率，该指标综合考虑了选股的波动性、市场规模和估值等因素。
Python代码参考
# 导入tushare包和pandas包
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
# 获取符合条件的股票
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code').ts_code:
stock_data = pro.query('stock_basic', ts_code=ts_code)
if stock_data.iloc[0]['circulating_market_cap'] < 100:
continue
# 判断振幅是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='', fields='trade_date, open, high, low, close, pct_chg')
if len(daily_data) == 0:
continue
amplitude = (daily_data['high'].max() - daily_data['low'].min()) / daily_data['pre_close'].iloc[-1]
if amplitude < 1:
continue
# 判断PE比率是否符合条件
stock_info = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='')
if stock_info.iloc[-1]['pe'] <= 0:
continue
# 加入选股池
selected_stocks.append(stock_data.iloc[0]['ts_code'])
return selected_stocks
## 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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