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、换手率大于2%小于9%。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
该选股逻辑主要基于股票价格波动、公司规模和流通性等因素，选择振幅较大、规模较大且流通性较好的股票。该选股策略相对于上一个逻辑，通过增加关注点来排除掉部分高度波动性股票的风险，同时如果维持流动性的较好，则可以保证买入卖出时行情的流畅性。但仍存在一些风险和弊端。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 选定的股票价格波动较大，存在较大的市场风险；
- 公司规模可能不能充分代表公司业务和财务表现；
- 换手率水平仅为参考，并不能完全代表临时性。此外，过高的换手率可能会对股票产生不利影响，导致价格波动较大；
- 该选股逻辑只是考虑了个别因素，而没有综合其他因素。此外，选股逻辑里的参数如振幅、规模等需要根据市场情况进行调整和修正。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 增加选股因素和权重，建立更全面、更完善的选股模型；
- 基于统计学方法来建立选股策略模型；
- 在选股模型中加入技术指标等，进一步提高选股效果。
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；
- 换手率2%~9%之间的股票。
我们建议，在使用该选股策略时，应该结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
select (
/* 振幅大于1 */
amplitude(highest, lowest)>=1,
/* 规模2亿以上 */
totalcapital>2e8,
/* 换手率2%~9%之间 */
(turnoverrate>=2 and turnoverrate<=9)
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
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')
# 根据选股逻辑挑选符合条件的股票
if 1 <= k_data.iloc[-1]['amplitude'] <= 100 \
and k_data.iloc[-1]['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['close'] < 12 * 2e8 \
and 2 <= k_data.iloc[-1]['turnover_rate'] <= 9:
# 结合公司财务数据和基本面等，建立多维度选股模型
# 若符合要求则返回True，否则返回False
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
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 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 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，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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