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、集中度70<20%的股票。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、和股东集中度因素。通过振幅、规模和集中度的筛选，选择波动性较大、规模较大且分散度较高的股票，可以较好地平衡风险和收益的关系，是一种相对稳健的投资策略。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 股东集中度可能会影响公司治理结构，存在股权冲突问题；
- 只考虑某些方面，不能全面反映公司的投资价值；
- 选股策略需要与市场状况、宏观经济环境的变化相结合，及时更新选股方法和指标。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 选股策略需要加入其他基本面指标，例如营收增长率、净利润增长率等；
- 基于二级市场交易数据和基本面数据，建立多因子选股模型，综合考虑市场情况和公司现状，提高选股效果；
- 依据选股结果建立组合投资策略，做到合理单一、分散化投资。
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；
- 股东集中度在20%及以下。
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,
// 股东集中度小于20%
holder_avg_holding<20
) 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]
concentration = ts.get_concentration_data(date='20210831').loc[code]
# 判断参数是否合适
if 1 <= basic_data['amplitude'] <= 100 \
and basic_data['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['close'] < 12 * 2e8 \
and concentration['avg_holding_ratio'] <= 20:
# 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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