问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、价格＜12。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；
- 价格＜12：表示该股票当前价格较低，有一定投资价值。
综合以上三点，我们可以找到价格活跃、盈利能力好、价格较低、交易活跃度高的股票。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 只考虑了单一因素的筛选，无法全面评估股票投资价值；
- 筛选结果可能过于倾向于低价股，有可能筛选出质量较低、风险较高的个股；
- 选股依赖过去的股价走势，对未来的股价涨跌没有保证。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
- 引入其他技术指标和基本面分析，以多维度考量股票的盈利能力和前景；
- 对于价格较低的筛选条件，可以设置阈值，排除价格过低的个股；
- 可以增加股票板块的筛选条件，分析不同板块的市场情况以更好寻找符合条件的股票。
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：振幅符合一定范围内的波动、PE > 0、价格在一定范围内，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，以筛选出价格活跃、盈利能力好、未来有一定涨幅预期的股票。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标；
- PE指标；
- 价格指标；
- 其他技术指标和基本面指标。
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"])
# 振幅符合一定范围内的波动
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE > 0
condition2 = True # 此处省略PE > 0的判断
# 价格在一定范围内
condition3 = (all_data["close"] < 12)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们通过价格在一定范围内的条件来实现策略的第三个条件。
## 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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