问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，价格低于12元，今天最低价小于昨天最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样是基于股票价格波动和趋势进行选股，但相较于前一个选股逻辑，增加了今日最低价小于昨日最低价这一条件，更加注重找出表现更强、具有短期波动性的股票。
有何风险？
该选股逻辑同样存在违法操纵风险，而且相比之前的逻辑，该逻辑对波动性更敏感，容易被市场及其他投资者抄底或者出货。
此外，该逻辑忽略了其他股票因素，如市场总量、交易量等，有可能忽略了对于某些股票未来走势的影响。
如何优化？
在优化该选股逻辑时，可考虑以下方案：
- 引入其他指标，如成交量、市盈率，提高选股逻辑的完备性和准确度；
- 引入外在因素，如宏观经济环境和公司基本面信息等，提高选股策略的稳定性和长期安全性；
- 避免过分追求短期的波动性，拟定更长期的投资策略规划，提高选股策略的适应性和灵活性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 今日最低价小于昨日最低价。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式代码如下：
/* K线振幅指标公式 */
ZD:=IF(OPEN>PREV_CLOSE, HIGH-OPEN, IF(OPEN=PREV_CLOSE, HIGH, LOW-OPEN));
ZD:=ZD/REF(CLOSE,1);
/* 选股公式 */
SELECT: ZD > 0 AND CLOSE < 12 AND (LOW < REF(LOW,1));
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 2:
return False
if hist_data['close'][0] < 12 and hist_data['low'][0] < hist_data['low'][1]:
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
根据tushare获取股票的历史数据，仍然按照逻辑进行选股。需要注意避免过度追求短期波动性的风险，提高选股策略的适应性和长期稳定性。
## 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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