问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、按个股热度从大到小排序、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：表明该股票交易活跃度较高；
- 按个股热度从大到小排序：表示在符合条件下，按照市场的热度进行排序；
- 流通市值50-100亿：表示市值较为稳健，具有投资价值。
综合以上三个方面，选出符合条件的公司，以寻找投资机会。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过于关注股票短期的价格波动数据，不利于长期投资；
- 过于关注市场情维度，不充分考虑公司的基本面和行业信息；
- 过分依赖技术指标，容易出现失误；
- 流通市值区间过小，可能会产生选股倾向。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，我们可以在以下方面对该选股策略进行优化：
- 综合考虑技术指标和基本面因素，以两者相融合的角度去选股；
- 选股过程要注重风险控制，控制仓位，不要过度分散，以避免风险；
- 扩大流通市值的选择范围，以提高选股的灵活性。
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：
在符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序、流通市值50亿至100亿的要求下，综合分析该公司的基本面和行业信息，平衡考量选择的指标、仓位和风险，综合选出最有潜力的公司。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
1.振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.按个股热度排序的指标。
同花顺热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
3.流通市值指标：
流通市值50-100亿：
CIRC_MARKET_CAP < 10000000000 AND CIRC_MARKET_CAP >= 5000000000
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", ktype="15")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume", "code"])
# 按要求选股
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) # 振幅大于1
hot_code = ts.top_list().loc[1:10, 'code']
condition2 = all_data['code'].apply(lambda x: x in hot_code.to_list()) # 按个股热度排序
condition3 = (all_data["close"] < all_data["close"].shift(1)) # 流通市值在50亿至100亿之间
circ_market_cap = ts.get_stock_basics().loc[all_data.code, 'circulating_market_cap']
condition3 = (circ_market_cap > 5000000000) & (circ_market_cap <= 10000000000)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
# 选出符合条件的股票
selected_stocks = stock_selection()
print("符合条件的股票：", selected_stocks)
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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