问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1, 今日控盘＞21, 规模2亿以上.
选股逻辑分析
该选股逻辑强调了公司的规模，是基于公司发展的健康稳定发展而提出的选股逻辑。可以帮助投资者更加稳健地进行投资。同时，该选股逻辑直接考虑了公司规模，可以更好地过滤掉小型的、不成熟的公司，防止投资者犯低买高卖、跟风追涨杀跌等错误决策。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 规模风险：公司规模不是绝对的可靠指标，将会受到市场环境、行业政策、公司经营状况等多重因素的影响，产生误判的可能性；
- 行业风险：不同行业有着差异性，某些行业的公司壁垒高、金字塔结构明显等因素会影响其规模的指标，投资者在选股时要根据具体行业情况进行决策。
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：
- 综合考虑多个筛选因素：选股时不仅要考虑规模因素的影响，还要结合股票质量、成长性等方面的指标，形成全面合理的选股体系；
- 定期监控和调整策略：定期对选股策略进行调整，时时关注行业和市场的趋势，及时调整策略来应对变化和风险。
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；
- 公司规模2亿以上.
同花顺指标公式代码参考
C1 = AMP() > 1;
C2 = CONTROLLING_SHARES_CHANGE() > 0.21;
C3 = CAPITALIZATION() >= 2e8;
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 = fundamental['capitalization'][0] >= 2e8
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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