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、流通盘小于等于55亿股。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
该选股逻辑主要是基于技术面和市值方面对股票进行筛选，振幅和规模可以维持股票的基本面稳定，流通盘小于等于55亿股可以反应出较好的市场表现。但是，该选股逻辑仍存在一定的弊端和风险。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 流通盘小于55亿股的股票可能具有不稳定的情况，大股东抛售等情况可能会对市场造成较大影响；
- 流通盘小的股票可能存在股价波动较大等特点，需要谨慎评估风险；
- 过多关注技术指标，可能存在忽略基本面等重要因素的风险。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 结合股票的一些经典指标如市净率、市盈率等对筛选得到的股票进行评估，提高筛选得到的股票的质量；
- 对流通盘进行合理规划或者调整，比如适当增加流通盘限制的上限值以规避市场不稳定性等；
- 加强股票的财务分析等基础功课，对于优质的公司可以适当放宽筛选标准。
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；
- 流通盘小于等于55亿股。
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 */
high/low-1>=0.01,
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap>2e8,
/* 流通盘小于等于55亿股 */
total_share<=5.5e10,
) 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='20200101', end_date='20210831', adj='qfq')
share_data = ts.pro_float_share(ts_code=code)
# 根据选股逻辑挑选符合条件的股票
if 1 <= (k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100 <= 100 \
and k_data.iloc[-1]['total_mv'] > 2 * 1e8 and \
share_data.iloc[-1]['float_share'] <= 5.5e10:
# 结合股票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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
