问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、按个股热度从大到小排序。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：
- 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；
- PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 按个股热度从大到小排序：表示根据当前市场的交易情况，选出热门股票，具有一定市场上涨潜力。
综合以上三点，我们可以找到价格活跃、盈利能力好、交易活跃度高、市场上涨潜力大的股票。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 选股依赖过去的股价走势，对未来的股价涨跌没有保证；
- 热门的股票可能是市场热点，容易被市场因素左右；
- 容易出现筛选出极端市场表现的个股，有可能带来较大的风险。
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：
- 引入其他技术指标和基本面分析，以多维度考量股票的盈利能力和前景；
- 对于个股热度的筛选，可以设置阈值，排除过热、过冷的个股；
- 可以增加股票板块的筛选条件，分析不同板块的市场情况以更好寻找符合条件的股票。
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：振幅符合一定范围内的波动、PE > 0、按个股热度从大到小排序，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，以筛选出价格活跃、盈利能力好、未来有一定涨幅预期的股票。
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：
- 振幅指标；
- PE指标；
- 热度指标；
- 其他技术指标和基本面指标。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
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"])
# 振幅符合一定范围内的波动
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE > 0
condition2 = True # 此处省略PE > 0的判断
# 按个股热度从大到小排序
condition3 = all_data.sort_values("volume", ascending=False)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们通过按照交易量排序来实现按个股热度从大到小排序的方法，以实现策略的第三个条件。
## 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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