问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、机构抄底。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：
- 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；
- PE>0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 机构抄底：机构的资金实力和信息优势较强，若机构买入该股票，则表明该股票存在投资机会。
综合以上三点，我们可以找到市场表现活跃、未亏损且存在投资机会的股票，达到一定的预期收益。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 忽略了公司基本面和整体市场的影响；
- 机构的资金实力和信息优势可能无法完全触达，存在不确定性；
- 对机构的买入操作可能存在追涨杀跌等投资行为，存在较大的风险。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上的基础上进行如下优化：
- 在筛选机构抄底时，需要综合考虑机构的投资风格、经验和投资等级等因素；
- 在筛选范围内，可以采用综合考虑市场走势和基本面的方法，选取优质股票；
- 可以将机构抄底作为筛选条件之一，并加入其他筛选条件进行综合考虑；
- 进一步完善交易成本和风险控制等方面的策略，避免过度追求短期收益和过度承担风险。
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：振幅大于1、PE>0、机构抄底，并结合其他技术指标和基本面进行进一步筛选和优化，细致控制交易成本和风险，避免短期盲目追求收益和承担过大的风险。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略可以引入以下指标进行辅助分析：
- KDJ指标;
- 均线指标；
- 成交量指标等。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
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"])
# 振幅大于1
condition1 = (all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01
# PE > 0
condition2 = True # 此处省略PE > 0的判断
# 机构抄底
condition3 = all_data["volume"].rolling(window=5).mean() > all_data["volume"].rolling(window=20).mean()
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，我们根据振幅大于1、PE>0和机构抄底三个条件进行筛选，并返回符合条件的股票代码。该代码中，我们使用了技术指标中的均线指标来衡量机构抄底的情况。注意在使用Python时，将选股策略中的机构抄底实现。
## 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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