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、集中度70＜20%的股票。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模以及股权集中度等重要因素，有助于选出质量稳定、内含价值较大的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑相对于前一个选股逻辑，更加注重公司股权的集中度，并剔除了股权过于集中的股票，避免因一些操作者恶意操纵而产生的风险，过滤了较小的公司并选择优秀的中大型公司，同时保证了较高的波动性，是一种非常有操作性和实用性的选股策略。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是过于强调股权集中度因素，有可能会错过其他重要的选股因素，如盈利能力等；二是集中度指标划定的不够准确，偏低的集中度并不一定意味着更好的企业治理，风险因素未必会得到有效控制。
如何优化？
优化该选股策略可以考虑以下方面：一是引入其他相关指标，如市盈率、市净率等财务指标、技术指标等，平衡多个因素的重要程度，避免因过度关注某一重要指标而忽视其他重要因素；二是对于集中度的区间划分进行更为细致的设定，提高选股的准确性和精度。
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、集中度70＜20%的股票。该选股逻辑综合考虑了股票的波动性、市场规模、企业治理等因素，有助于筛选出具备竞争力、内在价值较高、投资价值稳健的股票。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND ST_SH_RATIO<=0.2 AND MARKET in ("sz","sh")
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，ST_SH_RATIO表示股权集中度，MARKET表示交易市场。该指标综合考虑了选股的波动性、市场规模以及股权集中度等因素。
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, st_sh_ratio').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
# 判断是否为深证或上证股票
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code)
if stock_info.iloc[0]['market'] not in ('sz', 'sh'):
continue
# 判断中小股权集中度是否符合要求
if 0.7 < stock_data.iloc[0]['st_sh_ratio'] <= 0.2:
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。
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