问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,流通市值大于100亿元。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格波动、大股东持股比例以及公司规模等因素，其中流通市值是反映一个公司规模的重要指标。振幅大于1和今日控盘＞21则是为了筛选出波动较大、交投活跃的个股。但是，该选股策略可能存在以下潜在风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 流通市值仅反映公司规模，并不能全面反映公司的价值；
- 没有涵盖其他的基本面指标，例如市盈率等。
如何优化？
基于潜在风险的考虑，我们可以采取以下措施来提高选股的精度和可操作性：
- 引入其他基本面指标：例如市盈率、市净率等指标，加强对公司价值的判断；
- 加入其它技术指标：例如均线和MACD等指标辅助选股。
最终的选股逻辑
考虑到潜在风险和优化措施，我们最终选择以下的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 流通市值大于100亿元；
- 加入市盈率、20日均线价格等指标作为参考。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = CIRCULATION_MARKET_CAP() > 10000000000;
C4 = PE() > 0 AND PE() < 50 AND CLOSE() > MA(CLOSE(), 20);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()))
python代码参考
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = get_market_cap(stock, end_date=datetime.now())['circulating_market_cap'][-1] > 10000000000
c4 = get_fundamentals(stock, end_date=datetime.now(), fields=['pe_ratio', 'close'])['pe_ratio'][-1] > 0 and get_fundamentals(stock, end_date=datetime.now(), fields=['pe_ratio', 'close'])['pe_ratio'][-1] < 50 and get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[-1] > get_price(stock, end_date=datetime.now()-timedelta(days=20), frequency='1d', fields='ma', count=1)[-1]
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x:get_company_fundamental_factors(x)['market_cap'],reverse=True)
return selected_stocks[:5]
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求进行调整。
## 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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