问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质，竞价主力净买大于0。
选股逻辑分析
选股逻辑中，振幅大于1表示对短期波动相对敏感，企业性质体现了基本面的关注，竞价主力净买则反映了市场中资金的基本面情况。这三个因素综合考虑可以达到在相对短时间内提高资金收益的目的。
有何风险？
选股逻辑中，仅考虑短期波动对选股的影响，可能会忽略股票的长期趋势，容易导致选股结果波动较大。同时，仅考虑市场基本面的情况，可能会导致选中的股票处于高位，存在一定风险。
如何优化？
可以从以下两个方面优化选股逻辑：
- 在考虑短期波动的同时，加入更多长期趋势的判断因素，如多周期均线交叉等。
- 同时考虑股票的基本面情况和技术面情况，以综合判断股票的真实价值和价格波动情况。
最终的选股逻辑
经过优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质符合标准；
- 竞价主力净买大于0。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:CJL>0;
D:CJL:SUM(IF(CLOSE>OPEN,(CLOSE-OPEN)*VOL,0),0)
A AND B AND C;
其中，XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准。
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) < 30:
return False
if (hist_data['high'] - hist_data['low']).mean() / hist_data['close'].mean() <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if hist_data['high'] - hist_data['low'] <= 0:
return False
if hist_data['close'][-1] < hist_data['open'][-1]:
return False
if (hist_data['close'] - hist_data['open'])[:-1] * hist_data['volume'][:-1] <= 0:
return False
return True
# 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
其中 XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准，get_stock_basics 函数可以获取股票的基本面信息，get_hist_data 函数可以获取股票历史交易数据。
## 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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