问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、昨日成交额大于6千万。该选股策略旨在寻找具有高成交量的活跃股，同时通过振幅和涨跌幅等指标进行筛选，选出有投资价值的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于振幅、涨跌幅和成交量等指标，筛选出活跃股和有投资价值的个股。振幅和涨跌幅可以反映个股的波动性和活跃度，而成交量则可以反映市场的热情和关注程度。该选股策略较为简单易行，适合于短线操作。
有何风险？
该选股逻辑存在盲目追高、选股效果不稳定等风险，可能会导致投资失误。同时，该选股策略较为依赖技术面和市场走势等因素，可能会受到宏观经济环境和市场风险等影响而出现不确定性。
如何优化？
可以引入其他技术指标，比如均线、MACD等，结合基本面的分析，来判断股票的投资价值和风险水平。此外，可以增加资金管理和交易规则等限制，建立科学的风险管理体系，减少投资失误的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、昨日成交额大于6千万、选出具有较高投资价值的个股。选股逻辑的核心在于筛选出有活跃度和投资价值的个股，同时保证一定的流动性和盈利潜力。
同花顺指标公式代码参考
FZ_RANGE > 1 AND LAST/LAST[1]-1 <= 0.06 AND AMOUNT/10000 > 600 AND TIME < '09:30:00'
其中，FZ_RANGE表示股票振幅，LAST表示当日的收盘价，AMOUNT/10000表示成交额除以10000，TIME表示当前时间。如果符合筛选条件，则将该股票加入选股池。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry').values.tolist():
# 振幅大于1
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20200101', end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 5:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 9点25分涨幅小于6%
tick_data = pro.tick(ts_code=ts_code[0], date='20210108')
current_price = tick_data[tick_data['time'] == '09:25:00']['price'].values[0]
pre_close = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210107', end_date='20210107', fields='ts_code,close').iloc[0]['close']
if current_price / pre_close >= 1.06:
continue
# 昨日成交额大于6千万
daily_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code[0], start_date='20210107', end_date='20210107', fields='ts_code,trade_date,amount')
if daily_data.empty or daily_data['amount'][0] / 10000 <= 600:
continue
selected_stocks.append(ts_code[0])
return selected_stocks
以上Python代码主要以选股逻辑为基础，采用tushare库中的数据获取函数和pandas模块中的处理函数等，多角度分析股票的活跃度和投资价值，实现了选股策略的有效性和可靠性。
## 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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