问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、流通市值在50-100亿之间的股票。该选股策略旨在通过结合价格波动、市场热度和基本面等因素，选出市值适中、有上涨潜力的品种。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑价格波动和市场情绪等因素，并结合流通市值指标进行筛选，以过滤出市值适中、股价具备短期上涨潜力的股票。相对于纯技术面指标的选股策略，该选股策略对股票的价值属性有所关注，有助于长期投资组合的构建。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
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流通市值指标只是衡量市值大小的一种指标，无法全面反映企业价值水平。
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选股条件相对苛刻，可能导致选股数量过少或过于集中，进而增加投资风险。
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股票市值有可能在较短时间内发生重大变化，超出手动调整的范围，从而影响股票的投资价值。
如何优化？
优化该选股策略的方法：
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增加基本面指标，如公司财务数据、行业研究和资讯信息等，以完善选股策略的基本面分析。
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考虑引入其他市值指标，如总市值和市净率等，以综合反映股票的投资价值和投资风险。
最终的选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、流通市值在50-100亿之间的股票，并结合基本面指标和其他市值指标等因素进行综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
A>1 AND SUM(HAS_ST_RECENTLY, 21)>0 AND LCAP >= 5000000000 AND LCAP <= 10000000000 AND SUBSTR(sec_code, 1, 2) = "SH" AND sec_type_name = "A股" AND LIST_STATUS_CD = "L" AND SEC_SH_AMT > 0:1000
其中 A 表示当日振幅，HAS_ST_RECENTLY 表示股票是否有最近21个交易日内涨停，LCAP 表示股票的流通市值，SUBSTR(sec_code, 1, 2) = "SH" 表示股票代码以 SH 开头，sec_type_name = "A股" 表示为 A 股，LIST_STATUS_CD = "L" 表示已上市，SEC_SH_AMT>0 表示存在股票交易量。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
start_date = "2020-01-01" # 回测开始日期
end_date = "2022-01-01" # 回测结束日期
# 获取所有主板股票代码
symbols_all = get_symbols(exchanges=["SHSE"], sec_types=["STOCK"], names=["A股"], list_status=["L"])
# 获取对应股票的历史信息
bars_all = history(symbol=symbols_all, frequency="1d", start_time=start_date, end_time=end_date, fields="open, close, high, low, volume, lcapholder", df=True)
# 定义筛选条件
cond = (bars_all.high - bars_all.low) / bars_all.close > 0.01 # A>1
cond &= (bars_all.close / bars_all.close.shift(1) - 1).rolling(window=21).apply(lambda x: any(x > 0)) # 近一个月有涨停
cond &= bars_all.lcapholder.between(5e9, 1e10) # 流通市值在50-100亿之间
# 选出符合条件的股票
bar_selected = bars_all[cond]
# 打印选中的股票代码
print(bar_selected.index.get_level_values(0).unique())
该代码通过 Pandas 对象读取股票历史信息，并选出符合选股逻辑条件的主板股票，并将股票代码打印出来。代码可以在量化平台和本地 Python 环境中执行。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
