问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质，流通市值50-100亿。
选股逻辑分析
选股逻辑中，振幅大于1表示对短期波动相对敏感，企业性质体现了对基本面的关注。流通市值范围的筛选考虑了市值的大小和流动性的保证，可以避免过于小市值的个股，在市场波动时的表现不佳。
有何风险？
选股逻辑中的流通市值的限制可能过于严格，在一些行情下，筛选到的股票数量较少，选股结果不稳定。同时，过于注重基本面的选股策略对于市场情绪的变化也可能表现不佳。
如何优化？
选股逻辑可以从以下两个方面进行优化：
- 调整选股逻辑中条件的数量和比重，增加其他参考指标如市净率、市现率、股息率等价值投资指标，丰富选股逻辑的维度；
- 优化选股算法，更好地利用历史数据和模型预测未来走势，考虑市场情绪变化等因素。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质符合标准；
- 流通市值在50-100亿之间。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式代码如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:50e8<=CIRCULATION_MKT<=100e8;
A AND B AND C;
其中 XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 60:
return False
if (hist_data['high'] - hist_data['low']).mean() / hist_data['close'].mean() <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
stock_info = ts.get_stock_basics()
if code not in stock_info.index or stock_info.loc[code]['circulating_market_cap'] < 5000000000 or stock_info.loc[code]['circulating_market_cap'] > 1e10:
return False
return True
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
其中 XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准，circulating_market_cap 表示流通市值，单位为元。
## 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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