问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、竞价主力净买大于0。该选股策略主要关注股票价格的波动和市场人气的变化情况。
选股逻辑分析
振幅较大的股票价格波动性较高，有较大的投资机会和风险。未清偿可转债简称不为空可以较好地反映出公司的经济实力，竞价主力净买则代表市场人气比较高。该选股策略较为全面地考虑了股票价格波动和市场情绪等因素，有利于选出具有投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的基本面因素，过于关注市场情绪和投机因素，有可能选到低价值的或超短线的投机股票。
如何优化？
可以设置更多的条件筛选优质股票，例如增加股票的估值和基本面等指标，进行全面的风险和收益评估。同时可以调整选股条件的严格程度，提高选股结果的品质和稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、竞价主力净买大于0，结合其他指标进一步筛选优质股票。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND
((HIGH - LOW) / LOW >= 0.01) AND
(PERIOD == 0 AND CLOSE > OPEN) AND
(BID_TYPE == 0 AND BID_VOL > 0 AND BID_VOL > ASK_VOL)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中BID_TYPE、BID_VOL、ASK_VOL、PERIOD、CLOSE、OPEN、HIGH、LOW、BOND_FULL_NAME、CODE为通达信自带函数，可以直接调用。需要导入相应数据。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name [:3]!='ST' and '创业板' not in name and '科创板' not in name and '退' not in name]
for ts_code in all_stocks:
finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=ts_code, fields='end_date,eps,diluted_eps,net_profits,payable_ratio,roa,roic,roe,grossprofit_margin,inventory_turnover,asset_turnover,bps,total_share,dividend')
if finance_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol')
tick_data = ts.get_today_ticks(ts_code)
if len(daily_data) < 30 or daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data.iloc[-1]['ma30'] or tick_data.empty:
continue
if (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low']) / daily_data.iloc[-1]['low'] >= 0.01 and (tick_data[tick_data['type']==0]['bvol'].sum() > tick_data[tick_data['type']==0]['svol'].sum()):
if len(finance_data) > 0 and finance_data.iloc[-1]['dividend'] != 0:
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、竞价主力净买大于0，结合其他指标进一步筛选优质股票。可以在代码中自定义指标的筛选条件，根据实际投资需求进行选股。
## 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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