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、昨日主力控盘。该选股策略基于股票交易波动性、公司实力和市场热度因素，以及主力资金的控盘情况来挑选具备投资潜力的个股。
选股逻辑分析
振幅能够反映股票价格的波动情况，未清偿可转债简称不可为空则体现了公司实力，昨日主力控盘则代表主力资金对该股票的看好程度和抱团情况。通过综合考虑这些因素，可以找到更具价值的投资标的。
有何风险？
该选股策略只考虑了主力资金的控盘情况，忽略了市场细节、基本面等因素的影响。此外，昨日主力控盘的情况可能存在滞后性和不准确性。
如何优化？
应该将多个因素进行综合考虑，不仅考虑主力资金的控盘情况，还要结合公司实力、行业趋势等因素进行筛选。同时，应该寻找更准确的判断主力资金控盘情况的指标，如主力净流入等。
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、昨日主力净流入大于0。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND (VOL/(CAPITAL*PRICE) > 0.03) AND (SELECTSUM(MAIN_NET_INFLOW_NAME, '1') > 0)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中SELECTSUM表示计算主力资金净流入的指标，'1'表示统计一天的数据。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' 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:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=501)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'))
if daily_data.empty or daily_data.iloc[0]['high_limit'] == daily_data.iloc[0]['low_limit']:
continue
finance_data = pro.query('fina_indicator', ts_code=ts_code, fields='dividend_ratio,total_share')
if finance_data.empty:
continue
if (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low'])/daily_data.iloc[-1]['low'] <= 0.01:
continue
moneyflow_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d'))
if not moneyflow_data.empty and moneyflow_data.iloc[0]['main_net_inflow'] > 0:
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、昨日主力净流入大于0，加入基本面和市场情况等因素进行筛选。可在代码中自定义选股指标的筛选条件，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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