问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、股票代码以60开头的个股。该选股策略旨在寻找波动性较大、市值较高、且代码具有一定的规律性的个股作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了市值和历史价格走势两个方面的因素，考虑了个股流通市值和短期内的价格涨势。同时，选择以60开头的股票代码是因为60开头的股票较多，且其中不乏一些拥有较高潜力的个股，比如金融板块中的银行股。此外，振幅是价格波动的重要指标，大于1的振幅代表着波动性较高，市场风险较大。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是过度关注短期市场热点，忽略了企业基本面和长期发展潜力；二是60开头的股票不一定具有良好的业绩，应该注意业绩的分析与挑选。因此，在实际应用中，应该将短期热点和个股基本面兼顾，以求得更加全面准确的选股结果。
如何优化？
为优化该选股逻辑，可以适当引入更全面、可信的基本面指标，如财务数据、行业排名等，综合考虑多个角度因素。此外，应认真筛选60开头的股票，不能简单地以股票代码来约束选股标准。考虑到较高波动性与60开头的股票并不一定担保业绩等指标的优秀，应当结合其他关键指标进行进一步分析。另外，应该注意参数调整，思考更加合理的振幅和涨停标准。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、代码以60开头的个股。该选股策略旨在从市值大、波动性较高、且业绩表现优异的股票中筛选出优质投资标的，同时应该注重个股基本面，进行风险控制和资产分配。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND Ref(HIGH/LOW, 1)>1 AND LEFT(TS_CODE, 2)='60'
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，LEFT(TS_CODE, 2)='60'表示股票代码以60开头，Ref(HIGH/LOW, 1)表示昨日的振幅。未来可以根据实际情况对选股因素进行进一步优化。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,circ_mv').ts_code:
stock_data = pro.query('stock_basic', ts_code=ts_code)
if stock_data.iloc[0]['circulating_market_cap'] < 100:
continue
# 判断振幅和股票代码是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='', fields='trade_date, open, high, low, close, volume, pct_chg')
if len(daily_data) == 0:
continue
amplitude = max(daily_data['close'] / daily_data['pre_close'] - 1, daily_data['pre_close'] / daily_data['close'] - 1)
if amplitude <= 1 or not ts_code.startswith('60'):
continue
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks
## 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？
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