(supermind)振幅大于1、60开头的股票、按个股热度从大到小排序名_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票，并按个股热度从大到小排序名。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 排序可以根据热度确定个股的受关注程度，选取热门个股可能具有一定优势。

有何风险？

1. 只按热度进行排序可能会忽略其他潜在个股。
2. 热度指标的计算可能存在误差，也可能会受到市场情况的影响。
3. 选股逻辑不考虑基本面因素，可能会存在价值投资与成长投资的差异。

如何优化？

1. 可以结合技术指标和基本面指标进行筛选，以获取更全面的个股信息。
2. 可以使用机器学习算法来训练和优化选股模型，提高选股的准确性。
3. 可以把排序加入到其他因素中，如市值、EPS等，以获取更全面的投资画像。

最终的选股逻辑

振幅大于1、60开头的股票，并按个股热度从大到小排序名。

同花顺指标公式代码参考

//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
//60开头的股票
COND2:=LEFT(CODE,2)=60;
CONDITION:=COND1 AND COND2;
//按热度排序
SORTFIELD:=XGB;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);

Python代码参考

import akshare as ak
import datetime

today = datetime.date.today()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)

def select(df):
    #振幅大于1
    df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
    #60开头的股票
    df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
    #按热度排序
    df = df.sort_values(by='个股热度', ascending=False)
    return df

    ## 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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