问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、昨日成交额大于6千万的股票。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性，结合成交金额较大的股票，选出具备较强买卖活跃性和市场受欢迎度的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过振幅、换手率等指标衡量股票波动性和市场受欢迎度，在此基础上筛选昨日成交额较大的股票，以选择具备较强买卖活跃性和市场受欢迎度的股票。该选股策略注重市场热点的把握，选出具备较高上涨空间和市场活力的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下不足与风险：首先，振幅、换手率等指标虽然可以反映股票波动性和市场受欢迎度，但是市场情况和行情变化会对其影响，存在一定的误判风险；其次，成交金额大并不一定代表市场活力和盈利能力，需要加强基本面等方面的分析，避免盲目跟风；同时，该选股策略虽然注重市场热点的把握，但股票热点的持续时间和估值等情况也需要进行评估，并进行合理的操作。
如何优化？
该选股策略可以引入其他参考指标，如市盈率、市净率等基本面指标、技术形态分析等指标，以提高选股策略的参考价值和可靠性。同时，引入风险控制策略，如动态止盈止损等，以保障投资安全，稳定收益。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、昨日成交额大于6千万。可以加入其他考量标准和风控策略。
同花顺指标公式代码参考
选股条件为：振幅大于1、换手率>2%且<9%、昨日成交额大于6千万。
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER>2 AND TURNOVER<9;//换手率大于2%小于9%
C3: CIRC_MV > 60000000; //昨日成交额大于6千万
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取技术数据
tech_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20190101', end_date=current_date, fields='open,high,low,vol,amount')
if tech_data.empty:
continue
# 判断振幅、换手率、成交金额是否符合要求
if tech_data.iloc[-1]['high'] - tech_data.iloc[-1]['low'] <= 0 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] <= 0.02 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] >= 0.09 or tech_data.iloc[-1]['amount'] <= 60000000:
continue
# 添加股票
selected_stocks.append(info)
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks).head(length)
return selected_stocks
致辞
本次问答为选股逻辑：振幅大于1,换手率>2%且<9%,昨日成交额大于6千万的问答。该选股策略主要以振幅、换手率等指标衡量股票波动性，结合成交金额较大的股票，选出具备较强买卖活跃性和市场受欢迎度的股票。在实际选股中，需要充分考虑市场环境、行情风险、基本面等多个因素，建立稳健的选股体系，以获得更稳定的投资收益。
## 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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