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、换手率在2%~9%之间的股票。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模以及流动性，能够筛选出一些高流动性、市值较大、波动性适中的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑继承了振幅大于1和流通市值大于100亿元的筛选条件，同时加入了换手率在2%~9%之间的要求，即筛选出市场流动性较好的个股。在市场波动较大时，选股策略能够对该场行情作出相应的调整。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是换手率的变动较大，难以持续有效筛选；二是股票价格不一定合适，需要进一步评估公司的估值；三是未考虑公司的业绩情况和财务情况，可能会错过一些实力较强但流动性较差的优质公司。
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、换手率范围在2%~9%之间的股票。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模以及流动性。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND TURNOVER_RATE>=0.02 AND TURNOVER_RATE<=0.09
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，TURNOVER_RATE表示换手率。
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, turnover_rate').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
# 判断换手率是否符合条件
turnover_rate = stock_data.iloc[0]['turnover_rate']
if turnover_rate < 0.02 or turnover_rate > 0.09:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
