问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、近一个月内有过涨停。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：
1.振幅大于1：表示该股票交易活跃度较高；
2.PE>0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
3.近一个月内有过涨停：表示市场认可度较高。
综合以上三个点，在符合阈值要求的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的可能风险包括：
1.振幅大的股票可能存在波动性较大的风险；
2.PE>0仅表示企业未亏损，不能代表企业的盈利能力非常强大；
3.仅仅有涨停并不能代表股票未来的发展情况，只是当前市场的认可度较高。
如何优化？
为了降低风险和提高选股准确率，可以在以上基础上进行如下优化：
1.加入其他技术指标，如MACD、KDJ等，进行多重指标综合分析；
2.引入基本面分析，如市值、净利润等，进行综合分析；
3.加入其他市场信息，如宏观经济信息等，进行扩充分析。
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：
在符合振幅大、盈利能力好、市场认可度高的要求下，结合其他技术指标和基本面指标进行综合分析，以尽可能降低风险，提高选股准确率。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
1.振幅的指标。
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.PE的指标。
同花顺PE指标：
pe > 0
3.近一个月内有过涨停的指标。
同花顺涨停指标：
hhv(high,21)>=1.099*close
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", "code"])
# 按要求选股
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
condition2 = all_data["pe"] > 0
condition3 = (all_data["high"].rolling(21).max() >= 1.099 * all_data["close"])
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
