问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、流通市值大于100亿元。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于股票价格波动、公司规模和流通量等因素，选择振幅较大、规模和流通市值较大的股票。该选股策略主要可应用于中长期投资，较强的流通性可以保证买卖的顺畅度，而大市值可以为公司的净资产和业务增长提供充足的支撑。但仍存在一些风险和弊端。
有何风险？
该选股逻辑主要风险如下：
- 选定的股票价格波动较大，存在较大的市场风险；
- 通过振幅来排除一些高波动性股票的同时可能会排除掉一些低估值的投资机会；
- 公司规模可能不能全面代表公司业务和财务表现；
- 流通市值大并不代表更好的投资机会，不能完全依赖选股逻辑而忽略其他因素。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 将振幅作为选股因素之一，与其他指标相结合，建立多因子模型；
- 根据股票历史数据，利用机器学习算法建立选股模型；
- 在选股模型中加入其他基本面和技术指标等，进一步提高选股效果。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 流通市值大于100亿元。
我们建议，在使用该选股策略时，应该结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
select (
/* 振幅大于1 */
amplitude(highest, lowest)>=1,
/* 规模2亿以上 */
totalcapital>2e8,
/* 流通市值大于100亿元 */
mktcap1>1e10
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票数据和财务数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20190101', end_date='20210831')
# 根据选股逻辑挑选符合条件的股票
if 1 <= k_data.iloc[-1]['amplitude'] <= 100 \
and k_data.iloc[-1]['outstanding'] * k_data.iloc[-1]['close'] > 100 * 1e8 \
and k_data.iloc[-1]['circ_mv'] > 1e10:
# 结合公司财务数据和基本面等，建立多维度选股模型
# 若符合要求则返回True，否则返回False
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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