问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE>0、流通盘小于等于55亿股的股票。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：
1.振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
2.PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
3.流通盘小于等于55亿股：表示该股票的流通性较好，有较高的交易活跃度。
综合以上三个点，在符合阈值要求的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险可能包括：
1.流通盘小于等于55亿股可能不适用于一些大型公司，如国有企业、金融机构等；
2.市场环境变化可能会导致选股策略的失效。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
1.在流通盘小于等于55亿股的基础上，结合市值等因素进行进一步筛选；
2.结合行业板块和市场走势等因素进行综合分析，以做出更准确的判断。
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：在振幅较大、盈利能力好、流通性较好的股票中进行选择，并综合考虑其他技术指标、基本面指标、市值和行业板块等因素，在符合阈值要求的股票中进行选择，以取得更好的交易结果。
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.振幅的指标。
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.PE的指标。
同花顺PE指标：
pe>0
3.流通市值的指标。
同花顺流通市值指标：
circ_mv<=55000000000
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="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume", "turnover", "pe", "circ_mv"])
# 振幅大于1
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
# PE > 0
condition2 = all_data["pe"] > 0
# 流通市值小于等于55亿
condition3 = (all_data["circ_mv"] <= 55000000000)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
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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