问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、前日实际换手率在3%至28%范围内。该选股策略主要关注股票价格的波动、公司的经济实力和市场的活跃程度。
选股逻辑分析
振幅较大的股票价格波动性较高，有较大的投资机会和风险。未清偿可转债简称不为空可以较好地反映出公司的经济实力。前日实际换手率在3%至28%范围内，则代表该股票具有一定的流动性和市场热度。该选股策略能够综合考虑股票价格波动性、公司基本面因素和市场活跃程度，选出具有潜力的股票。
有何风险？
在进行选股时，过于严格的筛选条件可能会过滤掉一些潜在优秀的股票。同时，前日实际换手率过高或过低，也可能在一定程度上影响股票的投资价值。
如何优化？
可以在振幅大于1的条件下加入更多股票技术分析指标，例如波动率、K线形态等，综合判断股票价格波动性和趋势。同时，可以采用动态换手率的筛选方式，在特定市场行情下选择流动性较好的股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、前日实际换手率在3%至28%范围内，同时综合考虑股票技术分析指标和市场行情特点等因素进行精细化筛选。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND
((HIGH - LOW) / LOW >= 0.01) AND
(TO_D >= 3 AND TO_D <= 28)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中TO_D为前日实际换手率，可以自行计算或导入相关数据。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name [:3]!='ST' and '创业板' not in name and '科创板' not in name and '退' not in name]
for ts_code in all_stocks:
finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=ts_code, fields='end_date,eps,diluted_eps,net_profits,payable_ratio,roa,roic,roe,grossprofit_margin,inventory_turnover,asset_turnover,bps,total_share,dividend')
if finance_data.empty:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=300)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol')
if len(daily_data) < 250:
continue
if (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low']) / daily_data.iloc[-1]['low'] >= 0.01:
turnover_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'), fields='buy_sm_vol,sell_sm_vol,buy_md_vol,sell_md_vol,buy_lg_vol,sell_lg_vol,vol')
if len(turnover_data) > 0:
total_turnover = turnover_data['vol'].sum()
actual_turnover = (turnover_data['buy_sm_vol'] + turnover_data['buy_md_vol'] + turnover_data['buy_lg_vol'] + turnover_data['sell_sm_vol'] + turnover_data['sell_md_vol'] + turnover_data['sell_lg_vol']).sum() / total_turnover
if actual_turnover >= 0.03 and actual_turnover <= 0.28:
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、前日实际换手率在3%至28%范围内，同时综合考虑股票技术分析指标和市场行情特点等因素进行精细化筛选。可以在代码中自定义指标的筛选条件，根据实际投资需求进行选股。
## 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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