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、大单净量排行。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模以及资金流入情况，能够筛选出一些高流动性、受投资者重视的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑注重了股票的波动性和市场规模，并引入了资金流入情况指标，有助于评估和筛选流动性高、受投资者重视的公司股票。具体而言，振幅大于1意味着股票升降幅较大，有较大的涨跌空间，流通市值大于100亿元意味着具备一定的市场规模，大单净量排行意味着该股票吸引了更多投资者的关注和资金流入。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是无法判断资金流入是否是由于公司实力和潜力导致的，可能出现虚高的情况；二是股票波动性和资金流入情况经常发生变化，难以持续有效筛选；三是股票价格不一定合适，需要进一步评估公司的估值。
如何优化？
优化该选股策略可以考虑以下方面：一是综合考虑公司的财务和经营指标，如净利润增长率、资产负债率等，更加全面、准确地评估公司的实力和价值；二是引入技术指标和基本面指标结合的方法，根据历史数据和行业情况进行精细化的选股；三是采用机器学习算法，全面考虑多个因素的影响和相互作用，提高选股策略的稳定性和准确性。
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、大单净量排行的股票。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模以及资金流入情况。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND VOLUME_RATIO_SORT>=0
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，VOLUME_RATIO_SORT表示大单净量排行。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
# 获取符合条件的股票
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
# 判断振幅是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='', 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:
continue
# 判断大单净量排行是否符合条件
tick_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='', fields='trade_date, buy_trade_value, sell_trade_value, buy_sm_trade_value, sell_sm_trade_value, vol')
if len(tick_data) == 0:
continue
volume_ratio = tick_data['buy_sm_trade_value'] / tick_data['sell_sm_trade_value']
if volume_ratio < 0:
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？
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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