问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，买一量大于卖一量。该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和买卖力量等因素。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和买卖力量等因素。振幅和流通市值筛选了市场交投活跃度和公司规模，而买一量大于卖一量则体现出股票的买盘力量大于卖盘力量。这表明市场对该股票有较强的看好程度，可以作为参考。通过综合分析这几方面的因素，可以挑选出市场表现优异的龙头股。
有何风险？
该选股策略存在忽略了股票的基本面信息和其他品种的机会等风险因素。此外，买一量大于卖一量只是一种现象，可能表示了市场对该股票较强的看好程度，但并不代表该股票的价值一定优秀。另外，虽然振幅大可能意味着该股票市场交投活跃度较高，但也可能意味着股价波动较大。
如何优化？
在现有选股逻辑的基础上，可以结合其他股票的基本面信息和其他品种的机会，进一步进行筛选和综合评价。可以考虑加入一些技术指标，如均线、MACD等进行辅助判断。此外，也可以加入一些基本面因素，如营收增长率、盈利增长率等等。这些指标可以更全面地评价股票的价值。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，买一量大于卖一量。该选股策略主要考虑了市场交易情况、公司规模和买卖力量等因素。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV>10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: B1_V > A1_V; //买一量大于卖一量
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
# 筛选符合条件的股票
df_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
quote = pro.futu_quote(code).iloc[0] # 获取实时行情
if abs((quote['high'] / quote['low'] - 1) * 100) < 1: # 振幅小于1
continue
circ_mv = pro.daily_basic(ts_code=code, trade_date=quote['date'], fields='circ_mv').iloc[0]['circ_mv'] # 流通市值
if circ_mv < 10000000000: # 流通市值小于100亿元
continue
if quote['b1_v'] <= quote['a1_v']: # 买一量小于卖一量
continue
info = {}
info['ts_code'] = code
info['name'] = data.iloc[i]['name']
df_list.append(info)
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
## 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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