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，今日控盘大于21。
选股逻辑分析
该选股逻辑的核心是今日控盘大于21这个条件。今日控盘反映了当天持股数量占流通股的比例，如果持股数量较大，意味着股票可能存在潜在的利好消息。通过对价格波动性、持股数量和价格水平等方面的综合考量，以期望获得高收益。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 选股条件缺少更多量化指标的支撑，无法全面分析股票的表现；
- 可能存在选择标的的过度集中的问题，导致投资组合过于单一，增加风险；
- 受市场情况和政策影响较大，特别是在不确定性增加的情况下，容易造成投资损失。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 引入更多股票技术指标和财务指标数据支持，尤其是对股票的分析全面度进行提高；
- 优化持仓限制策略和止损机制，降低投资组合风险；
- 设置更加科学严格的选股规则，用于辅助给定的选股条件，以帮助确定买入卖出点。
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；
- 今日控盘＞21。
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 CLOSE < 12 AND VOLUME_RATIO > 0.21 AND DAY K;
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 30:
return False
today_data = ts.get_today_ticks(code)
if today_data is None or len(today_data) < 1:
return False
latest_control_ratio = today_data.iloc[-1]['amount'] / today_data.iloc[-1]['vol'] / hist_data['totals'][0]
if (hist_data['open'][0] - hist_data['pre_close'][0]) / hist_data['pre_close'][0] > 0.01 and hist_data['close'][0] < 12 and latest_control_ratio > 0.21:
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
使用tushare库获取股票历史数据和今日交易明细数据，进行股票筛选，并最终进行选股。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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