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、今日最大跌幅＜-4且＞-5。该策略主要基于市场活力和股票走势，通过选择成交量大、具有一定流动性和市场反应良好，同时最近有大幅下跌表现的股票进行买入。
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、并且最近存在大幅下跌表现的股票，以表现出较好市场活力和下跌修正性的股票为买入依据。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，最近最大跌幅小于-4且大于-5表明股票有一定下跌修正性，有机会在底部抄底。因此，该策略主要基于市场活力和股票走势，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股票走势，忽略了其他因素对于公司股价的影响。同时，只选取了近期有大幅下跌表现的股票，可能存在风险较大或不确定性因素较多的股票，选错股票会产生较大亏损。因此，需要在选股过程中综合考虑更多因素，控制风险。
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、资产负债率等因素，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、今日最大跌幅＜-4且＞-5，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:
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]['pct_chg'] > -4 or daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -5:
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、涨势、下跌程度等条件筛选，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。
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