问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质，竞价涨幅在-2%和5%之间。
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，竞价涨幅则关注了股价的成交和买卖情况。这三个因素综合考虑可以达到在较短时间内提高资金收益的目的。
有何风险？
选股逻辑中，竞价涨幅反映了交易市场的买卖情况，但该指标依赖于单一的交易日情况，容易受突发事件等因素影响出现偏差，造成选股结果不稳定。同时，过于依赖技术面等近期股价表现的因素，可能会忽略基本面的变化，存在一定的风险。
如何优化？
可以从以下两个方面优化选股逻辑：
- 在筛选竞价涨幅时，适当扩大波动范围，加入更多其他指标和数据维度，如流通市值、收益增长率等，以提高精确度。
- 优化算法，结合大数据及自然语言处理等技术，通过分析公告、新闻等信息，综合考虑股票的基本面因素进行选股。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质符合标准；
- 竞价涨幅在-2%和5%之间。
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:LAST>=(OPEN*1.02-0.01) AND LAST<=(OPEN*1.05+0.01); /* LAST为竞价价位 */
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) < 60:
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
today_data = ts.get_today_ticks(code)
if today_data is None or len(today_data) == 0:
return False
last_price = today_data.iloc[0]['price']
open_price = today_data.iloc[-1]['price']
if last_price < open_price*0.98 or last_price > open_price*1.05:
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_today_ticks 函数可以获取当日股票交易的详细信息，today_data.iloc[0]['price'] 和 today_data.iloc[-1]['price'] 分别获取当日最近的成交价和今日开盘价。
## 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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