问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格低于12元、换手率在2%-9%之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于股票市场价格、波动率以及成交活跃度的逻辑，适用于短期交易策略。价格低于12元的股票具有较低的成本和风险，同时换手率适中意味着股票交易比较活跃，并且还具有一定的流动性。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 容易被市场短期消息和市场情绪所影响，市场信息需要及时更新；
- 按换手率选择股票，意味着容易出现过度交叉和高频交叉；
- 换手率过高或过低的股票，并不一定是市场热点。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 加入其他市场指数进行辅助分析；
- 限定换手率的时间段，防止交叉过度；
- 将价格和波动率作为重点指标，适当调整换手率的范围。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 换手率在2%-9%之间。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND LOW < 12 AND TURNOVER >= 2 AND TURNOVER <= 9
ORDER BY VOLATILITY DESC;
其中，TURNOVER为换手率指标。可以考虑加入其他市场指数和波动率指标进行综合分析和筛选。
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 获取股票基本信息
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 获取股票成交量信息
stock_turnover = ts.get_today_ticks(code).loc[:, 'amount']
turnover_rate = stock_turnover.sum() / stock_info['totals'] / stock_info['bvps']
# 判断选股条件是否满足
if abs(stock_info['open'] - stock_info['pre_close']) / stock_info['pre_close'] > 0.01 and stock_info['low'] < 12 and turnover_rate >= 0.02 and turnover_rate <= 0.09:
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
同样可以使用tushare库获取股票基本信息和成交量信息，计算选股条件并遍历所有股票进行筛选。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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