问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、今日最大跌幅＜-4且＞-5。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5：表示该股票在当天交易中遇到了一定的下跌压力，但是下跌幅度可以控制在一定范围内。
综合以上三点，我们可以找到价格活跃、盈利能力和下跌压力较小的股票，达到一定的预期收益。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 忽略了公司基本面的影响；
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5的标准过于绝对；
- 容易受到市场情绪的影响而失去判断力。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上的基础上进行如下优化：
- 加入其他筛选条件进行综合判定，如市值、PEG等；
- 增加资金流向监测以及行业分析，从资金和行业两个角度确定是否具有崛起潜力；
- 根据当前市场情况适当调整今日最大跌幅的范围。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、今日最大跌幅＜-4且＞-5，结合其他筛选条件进行优化筛选，实现盈利能力和稳健性的平衡。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略可以引入以下指标进行辅助分析：
- RSI指标；
- KDJ指标；
- OBV指标等。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 振幅大于1
condition1 = (all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01
# PE > 0
condition2 = True # 此处省略PE > 0的判断
# 今日最大跌幅＜-4且＞-5
condition3 = (all_data["low"] / all_data["high"].shift(1) - 1) < -0.04
condition4 = (all_data["low"] / all_data["high"].shift(1) - 1) > -0.05
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]["code"].values.tolist()
其中，我们根据振幅大于1、PE > 0以及今日最大跌幅＜-4且＞-5三个条件进行筛选，并返回符合条件的股票代码。在代码中，通过计算当日最大跌幅，使用条件筛选函数进行筛选。
## 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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