问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、换手率大于2%且小于9%的股票。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：
1.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；
2.PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
3.换手率大于2%且小于9%：表示该股票有一定的股票流动性，有较好的投资性价比。
综合以上三点，在符合阈值要求的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
1.可能会忽略掉公司长期的价值；
2.振幅很大的股票，也可能存在市场风险，需要加以慎重考虑；
3.在股票价格低迷的时候，换手率指标的可靠性不高，需要综合其他指标进行判断。
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：
1.加入其他的经典技术分析指标来辅助选股，例如MACD、KDJ等指标；
2.结合基本面和行业板块等因素一同进行综合分析，避免对某一个指标过度依赖；
3.针对换手率指标，可以加入日期限制，如只选择在一定时间范围内满足条件的股票。
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：在振幅较大、盈利能力好、投资性价比较高的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，在符合阈值要求的股票中进行选择，并结合风险控制策略进行投资。
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：
1.振幅的指标。
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.PE的指标。
同花顺PE指标：
pe>0
3.换手率的指标。
换手率：
turnover>0.02 and turnover<0.09
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", "turnover"])
# 振幅大于1
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
# PE >0
condition2 = all_data["pe"] > 0
# 换手率2% < turnover <9%
condition3 = (all_data["turnover"] > 0.02) & (all_data["turnover"] < 0.09)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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