(supermind量化)买一量_卖一量_、PE

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、买一量>卖一量，适用于股票市场。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；
买一量大于卖一量，可能表明市场买盘较强，股票有望上涨。

综合以上几点，我们可以选出具备较高交易活跃度、盈利能力和上涨潜力的股票。

有何风险？

该选股策略的一些风险如下：

市场买盘和卖盘的变化较为频繁，可能导致临时性的选股失误；
市场交易量的变化可能影响股票的交易活跃度和波动性；
过度关注股票价格而忽略其他重要因素可能导致选股不全面或失误。

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：

结合基本面和技术指标进行选股，以兼顾投资价值和风险控制；
定期对选股策略进行评估和优化，保证策略的适应性和长期有效性；
注意市场买盘和卖盘的动态变化，调整选股策略以适应市场变化。

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、买一量大于卖一量的股票。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;

# 买一量大于卖一量
C3: B1V > S1V;

# 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和买一量大于卖一量三个选股条件；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", "buy1_v", "sell1_v"])
    
    # 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
    
    # 买一量大于卖一量
    condition3 = all_data["buy1_v"] > all_data["sell1_v"]
    
    # 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，我们首先使用tushare库获取指定股票的K线图数据和买卖盘量数据，然后根据振幅大于1、PE>0和买一量大于卖一量三个条件进行筛选。最后，我们返回符合条件的股票代码。

    ## 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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(supermind量化)买一量_卖一量_、PE_0、振幅大于1