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，流通市值在50亿到100亿之间。
选股逻辑分析
该选股策略主要结合了股票的波动性和规模，通过筛选波动较大且市值处于一定规模区间内的股票进行投资。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 只考虑了市值规模和波动性，忽略了公司的基本面、行业前景等因素；
- 只选取流通市值在一定区间内的股票，可能会忽略了其它潜在优质资产；
- 过于关注市值规模，可能会忽略了中小市值股票的投资机会。
如何优化？
为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：
- 综合考虑公司的基本面和行业前景等因素，避免只考虑市值规模和波动性；
- 添加其他市场指标，如成交量、市盈率等，综合考虑股票的投资价值；
- 综合考虑各种规模的股票投资机会，避免只集中在一定规模范围内。
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%；
- 流通市值在50亿到100亿之间。
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：
振幅：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01;
非北京A股和非中国大陆：BOARD_MAIN!='中国大陆' AND AREA!='北京';
流通市值在50亿到100亿之间：CAPITALIZATION<=1e10 AND CAPITALIZATION>=5e9 AND CIRCULATION<=CAPITALIZATION;
选股公式:振幅 AND 非北京A股和非中国大陆 AND 流通市值在50亿到100亿之间;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def tech_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]
# 流通市值在50亿到100亿之间
cap_stocks = narrow_stocks[(narrow_stocks.capitalization <= 1e10) & (narrow_stocks.capitalization >= 5e9) & (narrow_stocks.circulation <= narrow_stocks.capitalization)]
# 选出满足条件的股票代码
return cap_stocks.code.tolist()
## 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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