问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格低于12元、流通市值大于100亿元。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑到了股票价格、波动率和市值等因素，侧重于选取市值较大、价格相对便宜的股票，同时容易受到市场情绪和消息的影响，适用于短期交易策略。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 容易受到市场传言和消息的干扰，需要及时更新选股信息；
- 兼顾多个因素选择股票，可能会导致选股难度较大；
- 风险控制不完善，会带来较高的投资风险。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 改变选股顺序，先剔除长期表现不佳的股票；
- 加大市值限制，降低风险；
- 细化选股标准，从不同维度筛选。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 流通市值大于100亿元。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND LOW < 12 AND (CAPITAL / 100000000) > 100
ORDER BY VOLATILITY DESC;
其中，CAPITAL为流通市值指标，单位为亿元。可以考虑加入其他市场指数和波动率指标进行综合分析和筛选。
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 获取股票基本信息和流通市值
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
capital = stock_info['totals'] * stock_info['price']
# 判断选股条件是否满足
if abs(stock_info['open'] - stock_info['pre_close']) / stock_info['pre_close'] > 0.01 and stock_info['low'] < 12 and capital > 10000000000:
return True
return False
# 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
同样可以使用tushare库获取股票基本信息和流通市值信息，计算选股条件并遍历所有股票进行筛选。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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