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、机构抄底。该选股策略主要关注股票价格的波动、公司的经济实力和机构投资者的操作情况。
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。机构投资者是市场上重要的力量，他们的操作往往具有很大的参考价值。因此，以上选股逻辑是一种较为综合的方法，可以优先选出那些具有良好经济实力的公司、有一定投资价值的股票、并且机构投资者正在积极买入的股票。
有何风险？
该选股策略主要基于突发的股价波动和机构投资者的操作情况，容易受到噪音和市场波动，并忽略掉一些潜在优秀的股票。同时，机构投资者的操作策略有时也会受到市场情绪等非理性因素的影响，有时也会犯错。
如何优化？
可以结合股票所处行业、公司基本面、股票历史价格走势等因素，进行更加全面和准确的筛选。同时，可以综合使用其他技术指标、量价指标等，以加强选股依据的合理性。可以考虑加入一些长期趋势的因素，如最近一段时间内股价的涨跌情况等。需要建立一套科学的指标体系，包括基本面指标和技术指标等，寻找更有代表性、更加科学的选股策略。
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、机构抄底，并结合其他因素进行选择。
同花顺指标公式代码参考
(BOND_FULL_NAME != '' AND LEFT(RIGHT(CODE, 4), 1) != '3') AND
(INSTITUTIONS_HAVE_NETBUY_AMT > 0) AND ((HIGH-LOW)/LOW >= 0.01)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中BOND_FULL_NAME为未清偿可转债的简称。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
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=1)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
if daily_data.empty or (daily_data.iloc[0]['amount'] == 0):
continue
institution_data = pro.query('funds', ts_code=ts_code, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=90)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,ann_date,end_date,net_buyamt')
if institution_data.state.values[0] == 'no data':
continue
elif institution_data[institution_data['end_date'] == institution_data['end_date'].max()]['net_buyamt'].values[0] > 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、机构抄底，并结合其他因素进行选择。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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