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、买一量大于卖一量。该策略主要从技术面选股，选择具有较大波动性和强势的品种。
选股逻辑分析
选股逻辑主要考虑技术面，通过振幅和现量筛选较为波动的品种，并通过高开筛选出较强势的品种。买一量大于卖一量则意味着买盘力量较强，进一步增加该品种上涨的可能性。
有何风险？
该策略只考虑技术面，对于公司基本面和行业情况等因素没有进行考虑，存在较高的风险。同时，买一量大于卖一量并不代表一定具有上涨潜力，还需要其他因素进行考虑。
如何优化？
可以加入其他指标，如MACD、KDJ、RSI等指标，以综合考虑技术面的影响，提升选股精度。同时，加入一定的基本面和行业方面的考虑，能够更加全面地了解所选品种的情况。
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、买一量大于卖一量，同时加入MACD、KDJ、RSI等指标综合考虑技术面和基本面的因素，对所选品种进行全面分析。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (B1_VOL > S1_VOL)
以上为同花顺选股指标公式，包括振幅、交易量、高开、买卖盘量等条件，建议加入MACD、KDJ、RSI等指标寻找更为精准的选股策略。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 100:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['high'] < daily_data.iloc[-2:]['high'].max():
continue
orderbook_data = pro.opt_daily(ts_code=ts_code, trade_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['b1_v', 's1_v']]
if orderbook_data.empty or orderbook_data.iloc[0]['b1_v'] <= orderbook_data.iloc[0]['s1_v']:
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
该Python代码包括振幅、交易量、高开、买卖盘量等条件，并根据实时数据获取买卖盘量，以达到更精准的选股策略。同时建议加入MACD、KDJ、RSI等指标进行分析，提升选股精度。
## 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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