问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1, PE>0, 流通市值50-100亿。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；
- 流通市值50-100亿：表示该股票市值较大，相对比较稳定，因此风险也较小。
综合以上三点，我们可以选出交易活跃，有盈利能力且市值较大的股票，该策略相对稳健。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 振幅大于1的条件较宽泛，有可能会选择一些市场风险较大的股票；
- 流通市值并不能完全反映公司价值，选股策略可能会忽略一些市值较小但有潜力的公司；
- 股票市场波动性不可预测，可能出现大幅波动或逆转，风险依然存在。
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：
- 调整振幅大于1的条件，增加其他技术指标的判断条件，如MACD、均线等；
- 结合基本面分析，如公司业绩、财务状况等，以综合判断股票价值；
- 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。
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，流通市值50-100亿，并且综合考虑其他技术指标和基本面分析进行股票筛选。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;
# 流通市值50-100亿
C3: (CIR_MAR_CAP >= 5000000000 AND CIR_MAR_CAP <= 10000000000);
# 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和流通市值50-100亿三个选股条件；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"])
# 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
# 流通市值50-100亿
condition3 = (all_data["circulating_market_cap"] >= 5000000000) & (all_data["circulating_market_cap"] <= 10000000000)
# 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，我们根据振幅大于1、PE>0和流通市值50-100亿三个条件进行筛选，并返回符合条件的股票代码。注意需要根据数据源进行列名的替换。
## 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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