问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、2019分红比例＞25%。该策略主要基于市场活力和公司股利派发情况，通过选择成交量大、具有一定流动性和市场反应良好，同时分红比例高的股票进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、具有一定流动性和市场反应良好、并具有较高股利分红比例的股票，以强劲的市场活力、流动性和股利收益为买入依据。振幅大于1和现量大于1万手是选出具有明显市场活力、成交量大的股票的主要依据，高开则表现出当日行情较为乐观的股票，而2019年的分红比例大于25%则表明公司盈利能力较强且股东权益回报较高，具有很好的股利分红收益。因此，该策略主要基于市场情况和公司股利分红情况，选股具有一定科学性和指导性。
有何风险？
该选股策略较为单一，只考虑了市场活力和公司股利分红情况，忽略了其他因素对于公司股价的影响。同时，只选取了分红比例高的股票，而忽略了公司的盈利稳定性和成长性，有可能存在分红虚高或者短暂性高分红现象。因此，需要在选股过程中综合考虑更多因素。
如何优化？
可以引入其他多个技术指标和基本面因素进行筛选，如交易量、市盈率、市净率、股价走势等因素，提高选股的准确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个因素进行决策。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、2019分红比例＞25%，同时加入多个技术指标和基本面因素进行筛选，综合考虑多个因素进行选股决策，以降低风险。
同花顺指标公式代码参考
因为该选股策略没有特定的技术指标，因此不需要同花顺指标公式代码参考。
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 name[:3] != 'ST']
for ts_code in all_stocks:
try:
bonus_data = pro.dividend(ts_code=ts_code, fields='end_date,div_proc')
except:
continue
if bonus_data.empty:
continue
if bonus_data.iloc[0]['div_proc'] < 25:
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=50), end_date=pd.to_datetime('today')).iloc[:-1, :]
if daily_data['high'].max() < 10 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
continue
if daily_data.iloc[-1]['amount'] / 100000000 <= 0.6:
continue
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括成交量、分红比例、涨势等条件筛选，选出具有较好投资价值的股票进行买入。有关股价走势和市盈率、市净率的条件可以在代码中进行扩充。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 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。
