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%，北京A股除外。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
该选股策略主要考虑股票的波动性和市场分散度，通过排除北京A股，寻找表现较好的股票，以达到获得高回报的目的。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 排除特定地区的股票可能忽略了某些潜在的投资机会；
- 忽略了公司的基本面和长期发展潜力，可能无法挖掘到高成长性的股票；
- 过于侧重波动性和市场分散度，可能忽略了其他重要的因素。
如何优化？
为缓解以上的风险，可以考虑以下优化措施：
- 根据实际需求和风险承受能力，适当调整排除的地区范围；
- 加入公司的基本面和长期发展潜力等因素，综合考虑股票的价值；
- 选择合适的股票投资策略，如价值投资、成长投资等。
最终的选股逻辑
经过一些优化，我们得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，集中度70<20%，排除北京A股；
- 综合考虑公司的基本面和长期发展潜力，进行筛选；
- 结合合适的股票投资策略，寻找具有较高投资价值和成长性的股票。
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
/* 振幅大于1，集中度70<20%，排除北京A股 */
AMPLITUDE >= 1 AND CIRCMARKETVALUE <= 100 AND LEFT(INDUSTRY, 2) != '京A'
ORDER BY
PRE_CLOSE_PROB ASC
python代码参考
以下是选股策略的 Python 代码示例：
import tushare as ts
import datetime
def check_stock(stock_code):
'''
检查股票是否符合选股策略
'''
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[stock_code]
if stock_info['circulating_share'] * stock_info['pe'] > 100000000000 or \
not str(stock_info['industry']).startswith(('85', '86', '87', '88')) or \
str(stock_info['industry']).startswith('京A'):
return False
stock_data = ts.get_hist_data(stock_code, start='2021-01-01', end=today)
rise = (stock_data.iloc[-1]['close'] / stock_data.iloc[-11]['close'] - 1) * 100
if (stock_data['high'] - stock_data['low']) / stock_data['close'] < 0.01 or \
rise < 0:
return False
return True
# 获取符合选股策略的股票列表，并按市值从大到小排序
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(check_stock, axis=1)]
selected_stocks = ts.get_realtime_quotes(selected_stocks.tolist()).sort_values('turnoverratio', ascending=False)['code'].tolist()
# 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
示例代码使用 Tushare 库获取股票数据和财务数据等数据，根据选股逻辑对符合要求的股票进行筛选和排序，最终得到选股结果。根据选股结果进行后续的交易操作。
## 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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