问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1, 今日控盘＞21, 深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑是增加了股票质量的考量，除了基本的天量和控盘因素外，选股还考虑股票的估值因素，可以帮助投资者更好地控制投资风险。同时，该选股逻辑比较常用，且逻辑简单易懂，易于实现。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 估值风险：股票的股息率、收益率以及市盈率等指标可能会受到市场环境、行业政策、公司经营状况等多重因素的影响，产生较大的波动性，投资者在参考这些指标作出决策时需要加入其他因素分析；
- 行业风险：股票所处的行业发展状况，将直接影响财务收益指标，股票可能会受到行业运营状况的波动性影响，造成价格的不稳定性。
如何优化？
为了提高精度和应对可能的风险，可以采取以下优化措施：
- 选股逻辑组合：考虑其他量化指标、选股条件的要素，在选股时进行多维度筛选，用于辅助决策；
- 定期调整策略：定期调整选股策略，时时关注行业和市场的趋势，采取及时行动来应对变化和风险。
最终的选股逻辑
综上所述，我们最终选择以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21；
- 深证主板中市盈率在0-29.01之间、市净率在0-3.11之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = PE_RATIO_SHENZHEN() >= 0 AND PE_RATIO_SHENZHEN() <= 29.01 AND PB_RATIO_SHENZHEN() >= 0 AND PB_RATIO_SHENZHEN() <= 3.11;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
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
fundamental = get_fundamental_data(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')
c3 = 0 <= fundamental['pe_ratio'][0] <= 29.01 and 0 <= fundamental['pb_ratio'][0] <= 3.11
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_stock_heat_index(x), 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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