问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、价格＜12等。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票价格波动、公司规模和股价水平的因素。通过振幅、规模和价格的筛选，选择波动性较大、规模较大、股价较低的企业，是一种相对保守的投资策略。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 股价低并不一定代表公司价值水平低；
- 只关注规模和价格，并未考虑其他基本面因素，不能全面反映公司的投资价值；
- 炒作股会因为社会和市场的变化而失去投资价值。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型，在考虑价格的同时，综合考虑公司的财务状况、市场份额、行业前景等因素；
- 股价水平较低的公司不一定代表投资价值较高，需要注意股价与市盈率、市净率、每股收益等因素与股价级别的匹配关系；
- 当股价低于一定程度时，应该关注股票成长性、是否低估等因素。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 股价＜12；
- 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/*
筛选符合条件的股票
*/
select (
// 振幅大于1
open/amplitude(highest, lowest)>=1,
// 规模大于2亿
totalcapital>=2e8,
// 股价＜12
close<=12
) order by code asc
Python代码参考
以下是一个选股策略示例代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票数据和财务数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20190101', end_date='20210831')
basic_data = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断参数是否合适
if 1 <= basic_data['amplitude'] \
and basic_data['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['close'] < 12 * 2e8 \
and basic_data['close'] <= 12:
# 结合公司财务数据和基本面，建立多因子选股模型
fin_data = ts.get_profit_data(code)
if fin_data is not None:
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取股票数据、财务数据和按个股热度排序名等信息，结合选股逻辑进行筛选和排序，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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