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、上市大于X年。该策略主要基于股票价格波动和成交量进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、价格波动大的股票，并考虑其上市时间，筛选出经过磨合和具备稳定性的股票进行买入。选股逻辑主要基于股票波动和流动性因素，选取具备一定市场反应性的股票，同时可以避免新股过分波动的高风险。
有何风险？
该策略忽视了股票的基本面因素，如公司业绩、财报等，可能在选择股票后，基本面不佳导致的入市风险和抛售风险增大。此外，振幅变化较大的股票存在较大的风险。
如何优化？
可以加入其他股票特征的筛选，例如市值、板块、龙头企业等等，综合多个因素进行选股决策，以降低风险。对于新股，可以考虑其上市后的表现情况，如是稳定上涨还是存在大幅波动等等，以更好的选择经过磨合、具备机会和潜力的新股。
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、上市大于X年，同时加入多个基本面和技术面因素进行筛选，同时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
无同花顺指标公式可提供
Python代码参考
import tushare as ts
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,market,start_date').values.tolist() if name[0] != 'S' and name[:3] != 'ST']
for ts_code in all_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date=pd.to_datetime('today'))
daily_data['change_pct'] = daily_data['pct_chg'] / 100
mean_turnover_rate = daily_data['turnover_rate'].mean()
if len(daily_data) < 60 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data['high'].max() < 5 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low'] or (pd.to_datetime('today') - pd.to_datetime(pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0])).days < X*365.25:
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、涨势和上市时间等条件筛选，选出具有稳定性和成长潜力的股票进行买入。建议加入其他技术指标和基本面因素，综合考虑短期和长期因素，提高选股精度和稳定性。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。
