问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，大单净量排行，昨日成交额大于6千万。该选股策略以股票的价格波动、成交量等短期指标为依据，选出具有一定投资价值的股票，但存在一定的风险。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要依据振幅和大单净量等技术指标，以及昨日成交额为选股条件，寻找在短期内有较大波动、交投活跃的、交易量较大的股票。该选股逻辑比较简单，容易操作，但只依据了短期因素，对于股票的长期价值难以全面评估，选股结果可靠性有待提高。
有何风险？
该选股逻辑主要以技术指标和昨日成交额为选股依据，对于股票的长期价值和公司基本面较为依赖市场状况和趋势，容易受到市场风险的影响，较难适应宏观环境的变化。另外，由于选股条件过于简单，可能会错过具有长期投资潜力的股票，选股结果不一定准确。
如何优化？
可以加入更多的指标和模型进行分析，如基本面指标、宏观经济数据、趋势分析等，全面考虑各种市场的情况和因素，以更全面和综合的方式确定选股条件，提高选股的精度和可操作性。同时，可以加入机器学习等先进技术进行筛选和优化，以提高选股策略的智能化和自动化水平。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，大单净量排行，昨日成交额大于6千万。同时，需考虑股票的基本面、宏观经济、市场热点等因素，以综合分析的方式确定选股条件。
同花顺指标公式代码参考
SET stCondition1 = ST = 0 AND NOT SUSPENDED;
SET stCondition2 = LAST > 1.00 AND ABS(AMOUNT) / 10000 >= 60;
SET selectedStk = stCondition1 AND stCondition2;
SortBy = '五日涨幅';
SELECT selectedStk AS 选股结果
N = 5
TOP(N)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.dailybasic(ts_code='', trade_date='20220308', fields='ts_code, name, trade_date, eps, ps, pb, total_mv, circulating_mv, turnover_rate_f')
# 筛选符合条件的股票
stock_data = stock_data[~stock_data['ts_code'].str.contains('ST|st')]
stock_data = stock_data[stock_data['turnover_rate_f'] > 10]
stock_data = stock_data[stock_data['trade_date'] == '20220308']
stock_data = stock_data[stock_data['vol'] > 0]
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取当日股票详细数据
details_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20220308', end_date='20220308')
if len(details_data) == 0:
continue
details = details_data.iloc[0]
if details['pct_chg'] >= 9.9:
selected_stocks.append(info)
# 按五日涨幅从大到小排序，选出前5只股票
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['jgmm'], reverse=True)[:5]
return selected_stocks_sorted
在改进后的选股策略中，增加了昨日成交额选股条件和基本面指标的分析，采用基本面因素和技术指标相结合的方式确定选股条件，提高选股策略的可靠性和精度。同时，选股条件还需综合考虑其他因素，如行业板块和市场热点，以更全面和细致的方式来筛选具有潜力的股票。
## 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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