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、企业规模在2亿以上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的价格、市值和风险水平，选取了价格低廉、市值较大且风险水平相对可控的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 未考虑股票的财务状况和发展潜力，可能会错过一些高成长性的股票；
- 仅考虑规模的因素，未考虑行业特性、市场竞争力等因素，容易选出不稳定的股票；
- 振幅作为一个技术指标，存在一定的市场干扰和假信号，需要结合其他指标辅助判断。
如何优化？
为了降低风险，可考虑以下方面进行优化：
- 在选股逻辑中加入ROE、净利润增长等财务指标，以判断企业的盈利能力和成长性；
- 同时考虑企业市场竞争力和行业趋势，而不仅是市值和价格；
- 选股结果需要结合流动性、风险水平、资金流入流出等进行综合考虑，避免过度依赖单一指标。
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；
- 股票市值大于2亿。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT:LOW < 12 AND MC >= 2 AND STAY > 3 ORDER BY MC;
其中，MC为股票市值指标，STAY为企业稳定性指标。
python代码参考
使用tushare库实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 获取K线数据和财务数据
kline = ts.get_k_data(code, end='2021-06-30', ktype='D', autype='qfq')
basics = ts.get_stock_basics()
# 判断选股条件是否满足
if len(kline) < 1 or code not in basics.index.tolist():
return False
if kline.iloc[-1]['low'] < 12 and basics.loc[code, 'mktcap'] > 2*100000000:
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
同样需要注意导入必要的包，并且需要进行验证和过滤机制以降低风险。
## 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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