问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，（昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2。
选股逻辑分析
该选股策略采用基本面分析和技术分析相结合的方法，具体逻辑为：
- 排除北京A股，缩小股票范围；
- 振幅大于1的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
- 昨日换手率和竞价成交量等数据，结合计算出换手率乘竞价成交量，筛选出换手率较高、且当日有较大涨幅的股票；
- 结合符合以上条件的股票进行选股。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 筛选依据较为简单，过于单一；
- 忽视了公司的长期价值，仅考虑当日的市场表现；
- 假设了当日竞价成交量对股票的波动有较大影响，存在一定误导性。
如何优化？
为了改善以上风险，可以从以下方面对选股逻辑进行优化：
- 选股逻辑可以加入更多多样化的筛选条件，如财务分析等；
- 考虑公司长期价值，可以结合一定的基本面分析指标选择股票；
- 对于竞价成交量的使用需要审慎，应仔细考虑其对市场表现的影响，并结合其他指标进行分析。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 排除北京A股等；
- 振幅大于1%的股票；
- 换手率乘竞价成交量大于0.5且小于2；
- 找出具有长期投资价值的股票代码。
同花顺指标公式代码参考
由于该选股逻辑结合了基本面和技术面分析的方法，因此同花顺指标公式代码可以参考以下：
// 振幅大于1%
IF((HIGH-LOW)/LOW>0.01 AND NOT(ISBJA), 1, 0)
// 换手率乘竞价成交量大于0.5且小于2
IF(VOL*REF(O,1)/REF(VOL,2)>0.5 AND VOL*REF(O,1)/REF(VOL,2)<2, 1, 0)
python代码参考
选股逻辑的python代码可以参考以下：
def basic_tech_fund_picker(context):
# 非北京A股
exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆')
& (context.exc_stocks.area != '北京')]
# 振幅大于1%
narrow_stocks = exc_stocks[(((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01)]
# 换手率乘竞价成交量大于0.5且小于2
yest_vol, _ = context.data_source.his_vol(context.trade_date, 1)
condition = (yest_vol * context.stocks.open[-1]) / context.stocks.volume[-2]
condition = condition[(condition > 0.5) & (condition < 2)]
# 找出具有长期投资价值的股票
# ...
# 返回选中的股票代码
# ...
## 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？
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