问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，PE>0，竞价涨幅＞-2＜5。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：
- 振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE>0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 竞价涨幅＞-2＜5：竞价涨幅的计算方式为当天开盘价与上一交易日收盘价之差除以上一交易日收盘价，判断其是否在-2～5%之间。选股时选取竞价涨幅在-2～5%之间的股票，表示该股票在开盘时具有一定上涨潜力。
综合以上三点，我们可以选出交易活跃，有盈利能力且有一定上涨潜力的股票，该策略相对较为可靠。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 竞价涨幅的判断条件过于短期，可能会选择一些短期内股价波动幅度较大、风险较高的股票；
- 竞价涨幅和振幅等判断条件有一定的主观性，由于股票市场波动性不可预测，选出的股票也可能出现大幅波动或逆转，风险依然存在。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上的基础上进行如下优化：
- 增加其他技术指标的判断条件，如MACD、均线等，以综合考虑股票的长期走势；
- 结合基本面分析，如公司业绩、财务状况等，以综合判断股票价值；
- 调整竞价涨幅的判断范围，或增加其他短期内股价波动的判断条件；
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：振幅大于1，PE>0，竞价涨幅＞-2＜5，并且综合考虑其他技术指标和基本面分析进行股票筛选。在此基础上，可以进一步进行调整和优化，以降低风险，提高选股成功率。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺选股公式代码参考：
# 振幅大于1
C1: (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01;
# PE>0
C2: PE > 0;
# 竞价涨幅＞-2＜5
C3: (-2 < (OPEN - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) < 5);
# 选取同时满足以上条件的股票
FILTER: C1 AND C2 AND C3;
其中，C1、C2、C3分别表示振幅大于1、PE>0和竞价涨幅在-2～5%之间三个选股条件；FILTER表示同时满足这些条件的股票进行筛选。
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")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 振幅大于1
condition1 = (all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01
# PE>0
condition2 = True # 此处省略PE>0的判断
# 竞价涨幅＞-2＜5
condition3 = ((all_data["open"] - all_data["close"].shift(1)) / all_data["close"].shift(1)).between(-0.02, 0.05)
# 筛选符合条件的股票
selected_data = all_data[condition1 & condition2 & condition3]
# 返回符合条件的股票代码
return selected_data["code"].values.tolist()
其中，我们根据振幅大于1、PE>0和竞价涨幅在-2～5%之间三个条件进行筛选，并返回符合条件的股票代码。注意需要根据数据源进行列名的替换。
## 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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