问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，集中度70<20%，PE>0。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要从价格波动、市场集中度、股票估值等方面出发筛选。振幅较大的股票有较大的机会获取较高的收益，同时集中度较低可避免行业均衡困局，同时可以减少市场风险。PE>0可以有效筛选出营收及盈利健康的公司，增加投资回报。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 忽略了更多基本面和非技术性因素的影响，仅依赖少数因素进行筛选；
- 股票市场常常存在非理性情况，可能导致选股错误；
- 数据源的误差等因素会影响选股质量；
- 选股条件过于细致，可能导致选股结果过于狭窄；
- 选股逻辑过于简单，可能会产生误判或盲目跟从。
如何优化？
为缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 综合分析该股票的基本面、行业情况及市场趋势等因素；
- 加入更多的价格和营收指标进行股票分析；
- 加强对数据来源和准确性的控制，提高选股质量；
- 适度放宽选股条件或酌情调整条件，以获取更多潜在投资机会；
- 结合长期投资策略，通过投资组合的方式分散风险。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅选择在1%-10%之间；
- 市场集中度在50%-100%之间；
- PE指标值大于0的股票。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅选择在1%-10%之间 */
(HIGH/LOW - 1) >= 0.01 AND (HIGH/LOW - 1) <= 0.1 AND
/* 市场集中度在50%-100%之间 */
(CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE >= 0.5 AND CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE <= 1) AND
/* PE指标值大于0的股票 */
(PE > 0) AND
/* 十点之前选股票 */
TRADETIME > '09:30' AND TRADETIME < '10:00'
ORDER BY TRADEADDTOVOL(1) DESC
python代码参考
以下是选股策略的 Python 代码示例：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息、技术指标等数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断股票是否符合条件（振幅、市场集中度、PE>0）
if 0.01 <= (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] <= 0.1 and \
0.5 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / (stock_info['totals']*100000000) <= 1 and \
stock_info['pe'] > 0 and \
'09:30' < stock_info['timeToMarket'] < '10:00':
# 判断股票是否符合要求
return True
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据和历史价格信息、基础指标等数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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