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、换手率3%-12%的股票。该选股策略可以用于挑选具有一定涨幅空间和稳定性的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从股票的振幅、可转债和换手率等多个方面进行综合考虑，以便挑选出处于稳健上涨阶段和未被机构大量持有的股票。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于，振幅和换手率等指标不一定能够全面准确反映股票的真实趋势。同时，一些潜在的有利股票可能被漏选或误选。
如何优化？
可以加入其他技术指标和基本面指标，例如MACD、KDJ等技术指标，以及市盈率、市净率等基本面指标。同时，需要综合考虑股票的历史表现、市场趋势、财务数据等因素，以提高选股的精确度。可以通过回测和策略优化，以找到最佳的选股策略。
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、换手率3%-12%的股票，同时加入其他相关技术指标和基本面指标进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
((C/REF(C,1)-1)>=0.01 or (C/REF(C,1)-1)<=-0.01) and BOND_FULL_NAME!='' and (TURNOVER_RATE>=3 and TURNOVER_RATE<=12)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中TURNOVER_RATE为通达信自带函数，可以直接调用。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
start_date = (datetime.today()-timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d')
end_date = (datetime.today()-timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
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']
for ts_code in all_stocks:
# 处理选股指标筛选条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
bond_data = pro.cb_basic(ts_code=ts_code, fields='bond_full_name')
if bond_data.iloc[0]['bond_full_name'] == '':
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date, fields='ts_code,trade_date,high,close,open,turnover_rate')
if len(daily_data) < 1 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 12 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 3:
continue
selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
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、换手率3%-12%的股票，并加入其他相关技术指标和基本面指标进行筛选。可以在代码中自定义指标的筛选条件，根据需求调整代码实现。
## 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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