问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，100亿市值以内的无亏损企业。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了波动性、地域风险、市值和盈利情况等因素，具体逻辑如下：
- 挑选出振幅大于1的股票；
- 排除北京A股，避免地域风险；
- 选择市值在100亿以内的股票；
- 选出无亏损的企业作为投资对象。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 仅关注股票波动性和市值，忽略其他方面的基本面和行业趋势；
- 排除北京A股存在的局限性，忽略其他地区可能存在的风险；
- 只关注盈利情况，忽略一些成长性较好的企业可能存在的价值。
如何优化？
为了改善选股逻辑中存在的问题和缺陷，可以从以下几个方面进行优化：
- 综合考虑股票的走势、基本面、行业趋势等因素，选出具备长期投资价值的股票；
- 排除区域化风险的同时，需要综合考虑多种不同的风险因素；
- 市值的选择需要根据不同的行业和公司的特点进行调整；
- 考虑加入成长性、估值等因素，全面评估企业的价值和投资价值。
最终的选股逻辑
通过对选股策略中存在的问题和缺陷进行分析和优化，可以获得以下改进后的选股逻辑：
- 综合考虑股票走势、基本面和行业趋势等多方面的因素，选出具备长期投资价值的股票；
- 综合考虑多种不同的风险因素，排除区域化风险的同时注重其他潜在风险；
- 选择市值范围根据行业和企业特点进行调整，避免盲目选择；
- 根据不同的投资策略考虑加入成长性、估值等因素，全面评估企业的价值和投资价值。
同花顺指标公式代码参考
为了根据上述选股逻辑实现选股功能，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//振幅
A0 = ((HIGH-LOW)/LOW) > 0.01;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京";
//市值
C0 = MARKETVALUE <= 10000000000;
//盈利情况
D0 = SUM(ROE > 0,60) = 60;
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0,1,0)
python代码参考
为了根据上述选股逻辑实现Python代码功能，参考如下：
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['name_condition'] = ~df['name'].str.contains('北京')
df['market_value_condition'] = df['market_value'] <= 10000000000
df['roe_condition'] = df.apply(lambda x: all(x['roe'][-(i+1)] > 0 for i in range(60)), axis=1)
df = df[df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['market_value_condition'] & df['roe_condition']]
exc_stocks = df.sort_values(by='market_cap', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
注意事项
本回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，具体实现需要根据自身投资策略进行相应调整。
## 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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