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、今日最低价小于昨日最低价。此选股策略结合了技术指标和趋势分析，以寻找具备上涨动能和上涨趋势的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑基于振幅、现量、高开和当日最低价与昨日最低价的关系来筛选股票。振幅大于1和现量大于1万手代表交易活跃度高；高开代表股票有上涨机会；今日最低价小于昨日最低价则代表股票上涨趋势明显。此选股逻辑更加注重股票的技术面数据和趋势分析。
有何风险？
该选股策略过度关注短期技术走势，忽略了股票的基本面数据和长期趋势。同时，指数整体下跌等整体市场因素也可能影响选出的股票表现，有可能在特定阶段的表现不佳。
如何优化？
除了技术指标和趋势分析，还可以加入市盈率、市净率等财务数据和板块轮动情况等因素进行补充判断。同时，可以增加选股的策略组合，以提高选股的准确性和可靠性。
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、今日最低价小于昨日最低价，加入其他技术指标、基本面数据、行业板块等因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
VOL>10000 AND (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND (OPEN/LAST(CLOSE)) > 1 AND
LOW < REF(LOW, 1);
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
for ts_code in all_stocks:
# 处理选股指标筛选条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date='yesterday')
if len(daily_data) < 2 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] or daily_data.iloc[-1]['low'] >= daily_data.iloc[-2]['low']:
continue
selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为振幅大于1、现量大于1万手、高开、今日最低价小于昨日最低价，加入其他技术指标、基本面数据、行业板块等因素进行筛选。整个选股过程中，可加入其他因素进行补充判断，如市盈率、市净率等财务数据、板块轮动情况等因素。
## 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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