问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1,集中度70<20%,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
该选股策略主要考虑股票的价格波动、市场集中度和规模等因素。振幅较大的股票走势更明显、更容易获利；市场集中度较低可以避免行业均衡困局；流通市值较大则表明公司规模较大，符合长期价值投资理念。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 过度依赖单一指标或数据可能导致选股的偏颇或风险；
- 流通市值较大的股票可能已经被市场关注并高估，对后续获利产生限制；
- 数据的质量和时效性可能会对选股结果产生一定的影响。
如何优化？
为缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 多维度考虑股票的流动性、基本面等因素，避免单一化的选股方式；
- 在流通市值等指标上适当引入估值因素，减少被高估股票的投资；
- 加强对数据质量和时效性的管控，降低固有误差的影响。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅选择在1%-10%之间；
- 市场集中度在70%-100%之间；
- 流通市值大于100亿；
- 其他基本面因素、资金流向等根据需求适当引入。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
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
/* 振幅选择在1%-10%之间 */
(HIGH/LOW - 1) >= 0.01 AND (HIGH/LOW - 1) <= 0.1 AND
/* 市场集中度在70%-100%之间 */
CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE >= 0.7 AND CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE <= 1 AND
/* 流通市值大于100亿 */
CIRCCAP >= 10000000000
ORDER BY STOCKPREHOT DESC
python代码参考
以下是选股策略的 Python 代码示例：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息和技术指标等数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断股票是否符合条件（振幅、市场集中度、流通市值）
if 0.01 <= (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] <= 0.1 and \
0.7 <= (stock_info['circulating_share'] * stock_info['price']) / (
stock_info['totals'] * 100000000) <= 1 and \
stock_info['circulating_market_cap'] >= 10000000000:
return True
return False
# 获取符合选股策略要求的股票列表，并按市值从大到小排序
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(is_selected, axis=1)]
selected_stocks = ts.get_realtime_quotes(selected_stocks.tolist()).sort_values('amount', ascending=False)['code'].tolist()
# 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和历史价格信息、基础指标等数据，结合选股逻辑进行筛选和排序，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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