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，深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要以股票的市盈率、市净率、价格波动性、地域分类作为选股指标。具体逻辑如下：
- 股票市盈率处于0-29.01区间；
- 股票市净率处于0-3.11区间；
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了公司基本面因素的影响；
- 过于依赖市盈率和市净率等财务指标；
- 筛选条件过于严格，筛选出来的股票数量较少。
如何优化？
为了改善上述可能存在的风险，可以从以下几个方面对选股逻辑进行优化：
- 引入其他的股票基本面指标；
- 综合考虑市场走势和个股走势对选股的影响；
- 对筛选条件进行适当的宽松，以提高筛选出来标的的数量。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 选取市盈率处于0-29.01区间，市净率处于0-3.11区间的股票；
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股；
- 股价位于移动平均线之上；
- 选股数量不少于10个。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑选股的多方面限制，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//市盈率区间
PE1 (0, 29.01)
//市净率区间
PB1 (0, 3.11)
//振幅
IF((HIGH - LOW) / LOW > 0.015 AND NOT(ISBJA)
AND (IF(COND(HIGH > DELAY(CLOSE, 1), ABS(HIGH - DELAY(CLOSE, 1)), ABS(LOW - DELAY(CLOSE, 1))) / DELAY(CLOSE, 1) >= 0.02, 1, 0) >= 1),
1, 0)
//股价位于移动平均线之上
MA(CLOSE, 5) > CLOSE
//选股数量不少于10个
SYMBOLSTOCHOOSE >= 10
python代码参考
选股逻辑的Python代码可以参考以下：
def multi_factor_picker(context):
# 股票基本面符合要求（如市盈率、净利润、营业额、资产负债率等）
fundamental_rule = ((context.stocks.pe_ratio >= context.configure.pe_min) & \
(context.stocks.pe_ratio < context.configure.pe_max) & \
(context.stocks.pb_ratio >= context.configure.pb_min) & \
(context.stocks.pb_ratio < context.configure.pb_max))
exc_stocks = context.exc_stocks[fundamental_rule]
# 均线组合向上发散
ma_rule = [(context.stocks.close >= context.stocks.close.rolling(5).mean())]
# 振幅大于1%
exc_stocks = exc_stocks[ma_rule & (context.stocks.high - context.stocks.low) / context.stocks.low > 0.01 & \
~(context.stocks.board == '北京A股') & \
(context.stocks.close > context.stocks.close.rolling(5).mean())]
# 筛选数量
exc_stocks = exc_stocks.sort_values('market_cap', ascending=False)
exc_stocks = exc_stocks.head(context.configure.pick_num)
# 返回选中的股票代码
# ...
注意事项
此回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，具体实现需要根据自身投资策略进行相应的调整。
## 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？
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