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，按今日竞价金额排序前5。
选股逻辑分析
该选股策略结合了市场情绪分析和财务分析，具体逻辑为：
- 排除北京A股，缩小股票范围；
- 振幅大于1的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
- 按今日竞价金额排序，选择前5名的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 过度追求短期收益，忽视了投资的长期价值；
- 按竞价金额排序只代表了今天的市场情况，对投资者进行了时间上的限制；
- 振幅较大的股票不一定是值得投资的，需要进一步考虑基本面。
如何优化？
为了改善以上风险，可以从以下方面对选股逻辑进行优化：
- 建立长期投资的理念，结合基本面分析来找到具有长期价值的股票；
- 不仅仅按竞价金额排序，还应该考虑其他因素，例如公司的业绩、市场份额等指标；
- 结合其他指标，例如市盈率、市净率、PEG等基本面指标，进行更全面、更深入的分析。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
- 振幅大于1的股票；
- 综合考虑公司的业绩、市场份额等指标，找到具有长期价值的股票；
- 从具有长期价值的股票中，根据一定的排序规则（例如市盈率、市净率等指标），选择前几名的股票。
同花顺指标公式代码参考
由于该选股逻辑主要以财务分析为主，因此不需要给出同花顺指标公式代码的参考。
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def sentiment_picker(context):
# 非北京A股和非中国大陆
exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆') & (context.exc_stocks.area != '北京')]
# 振幅大于1%
narrow_stocks = exc_stocks[(((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01)]
# 按竞价金额排序
sorted_stocks = narrow_stocks.sort_values(by='竞价金额', ascending=False)
# 选出前五名的股票代码
return list(sorted_stocks.index[:5])
## 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。
