问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、按今日竞价金额排序前5。该选股策略主要关注股票价格的波动、公司的经济实力和当日交易情况。
选股逻辑分析
振幅较大的股票价格波动性较高，有较大的投资机会和风险。未清偿可转债简称不为空可以较好地反映出公司的经济实力。按照今日竞价金额排序可以选择当日交易量较大、市场认可程度较高的股票。综合选择这些因素的股票具有一定的投资潜力。
有何风险？
该选股策略主要基于当日交易情况，可能忽略掉一些潜在优秀的股票，易受市场波动影响。同时，过于依赖于当天的交易数据，容易受到噪音影响。
如何优化？
可以结合公司的基本面、行业前景等因素，进行更加全面和准确的筛选。同时，可以综合使用其他技术指标、量价指标等，以加强选股依据的合理性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、按今日竞价金额排序前5，并结合其他因素进行选择。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND
((HIGH - LOW) / LOW >= 0.01)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中BOND_FULL_NAME为未清偿可转债的简称。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name [:3]!='ST' and '创业板' not in name and '科创板' not in name and '退' not in name]
for ts_code in all_stocks:
finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=ts_code, fields='end_date,eps,diluted_eps,net_profits,payable_ratio,roa,roic,roe,grossprofit_margin,inventory_turnover,asset_turnover,bps,total_share,dividend')
if finance_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
if daily_data.empty or (daily_data.iloc[0]['amount'] == 0):
continue
if len(daily_data) < 20:
continue
if (daily_data['high'].max() - daily_data['low'].min()) / daily_data.iloc[-1]['close'] >= 0.01:
selected_stocks.append((name, ts_code))
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x[1]['amount'], reverse=True)[:5]
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、按今日竞价金额排序前5，并结合其他因素进行选择。可以在代码中自定义指标的筛选条件，根据实际投资需求进行选股。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
