问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、今日增仓占比>5%。该选股策略综合考虑了股票波动性、短期涨跌和成交量等指标。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了个股的波动性、短期涨跌和成交量等指标，从而筛选出符合条件的标的股。振幅大于1可作为一种衡量波动性的指标，9点25分涨幅小于6%作为一种短期走势的指标，今日增仓占比>5%可以反映资金流向的情况。
有何风险？
该选股策略有可能忽略了标的股的长期趋势和基本面情况，同时不能完全反映资金流向的情况，因此在特殊市场情况下容易出现误判和风险。
如何优化？
可以考虑在以上指标的基础上，引入更多的技术分析和基本面分析的指标，如RSI、MACD等技术指标，PE、PB、EPS等基本面指标，进一步筛选符合要求的股票。另外，也可以使用机器学习算法对股票走势进行分析和预测，提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，9点25分涨幅小于6%，今日增仓占比>5%，满足以上条件的股票作为短期投资标的。该选股策略综合考虑了波动性、短期走势和资金流向等多方面因素，有助于发现短期内的投资机会。
同花顺指标公式代码参考
FZ_RANGE > 1 AND LAST<=LAST[1]*1.06 AND (OR_PERCENT>=5)
其中，FZ_RANGE表示振幅大小，LAST表示当天的收盘价，LAST[1]表示前一天的收盘价，OR_PERCENT表示当天的增仓占比。通过以上指标查找符合条件的股票。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code').ts_code:
# 振幅大于1
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now()-timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low,close')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 5:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 9点25分涨幅小于6%
tick_data = pro.tick(ts_code=ts_code, date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
current_price = tick_data[tick_data['time'] == '09:25:00']['price'].values[0]
pre_close = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now()-timedelta(days=6)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,close', freq='1D').iloc[1]['close']
if current_price / pre_close >= 1.06:
continue
# 今日增仓占比>5%
position_data = pro.fut_mapping(ts_code=ts_code, start_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='trade_date,pos')
position_rate = (position_data['pos'] - position_data['pos'][0]) / position_data['pos'][0]
if position_rate[-1] <= 0.05:
continue
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks
其中，在Python代码中，通过使用tushare库获取股票数据，进而筛选符合条件的股票。通过振幅指标判断个股波动性情况，引入当前价格和前日收盘价计算出短期涨幅，使用增仓占比指标反映资金流向情况。通过以上指标查找符合条件的股票。
## 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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