问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、按个股热度从大到小排序名等。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
该选股逻辑主要关注了股票价格波动、公司规模和市场情绪的因素，同时利用按个股热度排序名对选股进行了进一步的筛选。通过振幅和规模的筛选，可以选择波动性较大、规模较大的企业。在此基础上，按照个股热度排序名进行额外的筛选，从而选择热门的股票。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 振幅和规模只是股票基本情况的一部分，不能完全反映公司的价值水平；
- 按个股热度排序名有时会被棕色资金、庄家等不良分子所操纵，存在一定程度的投资风险；
- 短期的股票波动和热度并不能直接反映公司的长期发展趋势和价值。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型，提高选股的准确性和稳定性；
- 按个股热度排序名作为辅助指标，应当结合其他指标（例如成交量、流通股票市值等）综合考虑；
- 不仅仅关注短期数据，还要关注公司的长期发展趋势和基本面。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 按个股热度排序名前N名；
- 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/*
筛选符合条件的股票
*/
select (
// 振幅大于1
open/amplitude(highest, lowest)>=1,
// 规模大于2亿
totalcapital>=2e8,
// 按个股热度排序名前100
stockrank1<=100
) order by stockrank1 asc
Python代码参考
以下是一个选股策略示例代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票数据和财务数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20190101', end_date='20210831')
basic_data = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断参数是否合适
if 1 <= basic_data['amplitude'] \
and basic_data['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['open'] >= 2e8\
and basic_data['hot_rank'] <= 100:
# 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型
fin_data = ts.get_profit_data(code)
if fin_data is not None:
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表并按照热度排序
selected_stocks = ts.get_stock_basics().merge(
ts.top_list(date='20211012', exchange='',
fields='ts_code, hot_rank',
stock_list_name='').set_index('ts_code'),
left_index=True, right_index=True, how='left'
).sort_values(by='hot_rank').index.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
示例代码通过 Tushare 库获取股票数据、财务数据和按个股热度排序名等信息，结合选股逻辑进行筛选和排序，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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