问财量化选股策略逻辑
这个策略的主要逻辑是选择在最近两天内没有出现过涨停板，且不在北交所上市的股票，并且在过去10个交易日内的振幅小于某个阈值。
选股逻辑分析
这种策略的优点是可以过滤掉一些短期内价格波动过大的股票，避免投资者因为短期的市场情绪影响而做出错误的投资决策。然而，这种方法可能会错过一些在短期内表现出色的股票。
有何风险？
这种策略的风险主要是可能会错过一些表现优秀的股票。此外，由于这种策略需要使用到振幅这个指标，所以对于一些交易量较小或者波动性不明显的股票，这种方法可能会失效。
如何优化？
一种优化的方法是结合其他指标，例如市盈率、市净率等，来更全面地评估一只股票的价值。另一种方法是在确定振幅阈值时，可以根据不同的市场环境和投资目标进行调整。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑可能是：选择在最近两天内没有出现过涨停板，且不在北交所上市的股票；并且同时满足以下条件：过去10个交易日内的振幅小于20%，市盈率低于20倍，市净率低于2倍。
常见问题
Q: 这种策略是否适用于所有市场？
A: 不一定。不同市场的交易方式和规则可能会有所不同，这可能会影响这种策略的效果。
python代码参考
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 定义筛选条件
no_stocks_with_n_s_tops = df['n_s_tops'] == 0
non_bts_stocks = df['exchange'].str.contains('BTS') == False
stock_with_low_volatility = df['volatility'] < 0.2
stock_with_low_p_e = df['pe_ratio'] < 0.2
stock_with_low_pb = df['pb_ratio'] < 0.2
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = no_stocks_with_n_s_tops & non_bts_stocks & stock_with_low_volatility & stock_with_low_p_e & stock_with_low_pb
# 输出结果
print(selected_stocks)
注意：以上代码仅为示例，实际应用时可能需要根据具体的数据和需求进行修改。
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。