问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、价格＜12。该选股策略综合考虑股票的波动性、规模以及当前价格，选出具备一定上涨空间的优秀个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑从股票的基本面和技术面两个方面入手，通过考虑波动性和规模以及当前价格来挖掘出可能具有上涨潜力的优质股票。同时，当前价格限制可以保证股票的投资价值。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是市场热点随时可能变化，导致选股难以跟上市场变化；二是选股逻辑较为单一，可能漏掉一些具有投资价值的股票。
如何优化？
为提高选股策略的有效性和稳定性，可以对选股逻辑进行进一步优化和完善，例如：一是结合基本面和技术面等多方面因素进行综合考虑，更全面地了解股票市场的波动性和变化；二是设定合理的价格阈值，避免选股逻辑过于简单单一。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、价格＜12。该选股逻辑综合考虑了股票的波动性、规模以及价格等因素，有助于筛选具备较大上涨空间和投资价值的优质股票。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND AMPLITUDE>=1 AND PRICE<12
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，AMPLITUDE表示振幅，PRICE表示当前价格，该指标综合考虑了选股的波动性、市场规模和价格等因素。
Python代码参考
# 导入tushare包和pandas包
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
# 获取符合条件的股票
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, circ_mv').ts_code:
stock_data = pro.query('stock_basic', ts_code=ts_code)
if stock_data.iloc[0]['circulating_market_cap'] < 100:
continue
# 判断振幅是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='', fields='trade_date, open, high, low, close, pct_chg')
if len(daily_data) == 0:
continue
amplitude = (daily_data['high'].max() - daily_data['low'].min()) / daily_data['pre_close'].iloc[-1]
if amplitude < 1:
continue
# 判断当前价格是否符合条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code)
if stock_info.iloc[0]['close'] >= 12:
continue
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
