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、KDJ（K）增长值。该选股策略结合了股票价格波动性、公司融资情况和技术指标等因素进行选股。
选股逻辑分析
振幅反映市场对股票波动性的评价；未清偿可转债简称不可为空可以了解企业融资情况和信用状况；KDJ技术指标可用来判断股票价格的趋势性和强弱。因此，该选股策略综合考虑了市场波动性、基本面和技术面等因素。
有何风险？
KDJ技术指标具有一定的滞后性，有可能导致选股结果与实际情况出现偏差。同时，过于依赖技术指标可能忽视了公司基本面和市场情况等因素的影响，存在一定的风险。
如何优化？
可以增加其他技术指标或基本面指标作为筛选条件，综合考虑多个因素，提高选股精度。同时，在KDJ指标选股的基础上，可采用其他技术指标如MACD、RSI等进一步细化选股条件，形成更加全面严格的选股策略。
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、KDJ（K）增长值，结合多个选股因素进行综合筛选。
同花顺指标公式代码参考
((C-REF(C,1))/REF(C,1)>0.05) AND (BOND_FULL_NAME!='' and LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1)!='3') AND ((K-LINE1)>DIF and (REF(K-LINE1, 1)-REF(DIF, 1)>REF(K-LINE1, 2)-REF(DIF, 2)))
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中MA、REF、BOND_FULL_NAME、C等为通达信自带函数，可以直接调用；K、D、J为KDJ指标中的三个变量，LINE1为KDJ线中的K线；DIF为MACD指标中的差离值；BOND_FULL_NAME为未清偿可转债简称。需要在程序中导入相关数据。
Python代码参考
import tushare as ts
import numpy as np
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:
continue
kdj_data = pro.query('daily_basic', ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=90)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='trade_date,k,d,j')
if kdj_data.empty:
continue
if (daily_data.iloc[0]['close'] - daily_data.iloc[0]['open']) / daily_data.iloc[0]['open'] >= 0.01 and float(kdj_data.iloc[-1]['k'] - kdj_data.iloc[-2]['k']) > 0:
if daily_data.iloc[0]['vol'] != 0 and daily_data.iloc[0]['amount'] != 0:
selected_stocks.append((name, ts_code))
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、KDJ（K）增长值，可以根据需求引入其他选股因素和条件进行筛选。可以在代码中根据实际需求自定义指标的筛选条件，进行逻辑选股。
## 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。
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