问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格波动、大股东持股比例、当前市场情况以及个股短期涨跌幅等因素，振幅大于1和今日控盘＞21为筛选波动大、交投活跃的个股，而短期涨跌幅及其它情况则为筛选出当前较为稳定、不易受外部情况干扰的个股。但是，该选股策略可能存在以下潜在风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 短期涨跌幅可能存在过度拟合，难以反映长期市场表现；
- 没有涵盖其他的基本面指标，例如市盈率等。
如何优化？
基于潜在风险的考虑，我们可以采取以下措施来提高选股的精度和可操作性：
- 引入其他基本面指标：例如市盈率、市净率等指标，加强对公司价值的判断；
- 加入更多的技术指标：例如RSI、MACD等指标辅助选股；
- 可以考虑减少对短期涨跌的依赖，例如将时间周期从9点25分改为30分钟等。
最终的选股逻辑
考虑到潜在风险和优化措施，我们最终选择以下的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 30分钟内涨幅小于6%；
- 加入市盈率、MACD等指标作为参考。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = CHANGE_RATE(25) < 0.06;
C4 = PE() > 0 AND PE() < 50 AND MACD() > 0;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()))
python代码参考
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = get_price_change_percent(stock, end_date=datetime.now(), frequency='30m')[-1] < 0.06
c4 = get_fundamentals(stock, end_date=datetime.now(), fields=['pe_ratio', 'macd'])['pe_ratio'][-1] > 0 and get_fundamentals(stock, end_date=datetime.now(), fields=['pe_ratio', 'macd'])['pe_ratio'][-1] < 50 and get_fundamentals(stock, end_date=datetime.now(), fields=['pe_ratio', 'macd'])['macd'][-1] > 0
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x:get_company_fundamental_factors(x)['market_cap'],reverse=True)
return selected_stocks[:5]
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求进行调整。
## 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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