问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，可以筛选出市场中资金关注度较高的股票。下午大单净流入，说明股票在下午有较多的资金流入，表明市场对该股票的看好程度较高。振幅大于1，说明股票价格波动较大，可能存在较大的投资机会。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是通过筛选资金强度和振幅两个指标，来筛选出市场中关注度较高、价格波动较大的股票。这种策略适用于寻找具有投资价值的股票，但同时也需要注意股票的风险。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只能筛选出市场中关注度较高、价格波动较大的股票，但并不能保证这些股票一定会有投资价值。此外，如果市场整体环境较差，即使股票有资金流入和振幅较大，也可能无法获得良好的投资回报。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的指标，例如市盈率、市净率等，来更全面地评估股票的投资价值。此外，还可以考虑加入技术分析指标，例如支撑位和阻力位，来更好地判断股票的价格走势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_basic()
# 筛选出资金强度和振幅都符合条件的股票
selected_stocks = []
for code, name in stock_codes:
# 获取股票的分时数据
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 筛选出资金强度和振幅都符合条件的股票
selected_stocks.append(df[df['turnover'] > 0]['turnover'].sort_values(ascending=False)[:1000]['volatility'].sort_values(ascending=False)[:1000])
其中，ts是tushare库的简称，用于获取股票数据。pro是tushare库的pro接口，用于获取更高级别的数据。stock_codes是获取所有股票的代码和名称的列表。selected_stocks是筛选出符合条件的股票的列表。df是股票的分时数据，ts_code是股票的代码，`start_date
## 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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