问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、剔除昨日涨停、按个股热度从大到小排序名。该选股策略旨在挑选出波动较大、市场参与度较高的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面指标和市场情绪入手，选择振幅大于1的标的股票筛选出波动较大的个股，且剔除昨日涨停的股票，可以避免需要等待1个交易日才能买入的情况。同时，按个股热度从大到小排序名，能够筛选出市场参与度较高的个股，对于选股有一定的参考意义。
有何风险？
以下是该选股逻辑可能存在的风险：
-
过于强调技术面指标和市场情绪因素，而忽略了公司的基本面数据和未来业绩的潜力，可能带来长期投资回报不理想的风险。
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在按个股热度从大到小排序名的过程中，如果市场情绪发生变化，可能会导致排名靠前的个股表现不佳，而在其后排名靠后的个股中可能存在一些价值较高的个股，而被错过。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
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需要在考虑股票市场参与度的同时，对公司的基本面数据进行评估，比如市净率、赛道龙头程度、行业景气度等因素，进行全面的投资分析。
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有可能在按个股热度从大到小排序名的基础上，加入其他的筛选因素，进行更加多维度的选股。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、剔除昨日涨停、根据股票市场参与度进行筛选、综合考虑公司的基本面数据进行选股，以期望获取合理的投资收益。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
C>MA(C,60) AND NOT(LIMIT) AND AMO>1 AND PE>0
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
# 设置回测起点和终点
start_date = '2017-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# 获取候选非ST股票列表
symbols = get_symbols(exchanges=['SHSE', 'SZSE'], sec_types=['STOCK'], fields=['symbol'])
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
if (AMO > 1) and (not LIMIT) and (LOT_SIZE > 0) and (LAST_CLOSE < YESTERDAY_MAX_FLOAT_PRICE) and (LAST_CLOSE > YESTERDAY_MAX_FLOAT_PRICE * 0.9):
# 判断标的股票是否符合要求
if (pe_ratio > 0) and (pb_ratio > 0) and (circulating_market_cap > 0) and (industry_rank >= 0) and (cross_ma5_ma10):
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='high,low')
stop_high = df['high'][df['high'].pct_change(1) > 0.09]
if len(stop_high) >= 1:
symbols_selected.append(symbol)
# 按个股热度从大到小排序名
symbols_selected.sort(key=lambda x: market_profile(symbol=x, fields='market_value'))
# 统计周线MACD指标值
for symbol in symbols_selected:
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='open,close,high,low,volume')
if (df['close'].iloc[-1] > df['close'].iloc[-60]) and (df['low'].iloc[-1] > df['low'].iloc[-2]):
order_target_percent(symbol=symbol, percent=0.1, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
上述代码为选股逻辑为振幅大于1、剔除昨日涨停、根据股票市场参与度进行筛选、综合考虑公司的基本面数据进行选股，以期望获取合理的投资收益。
## 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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