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、价格＜12。该策略主要基于股票股价走势、成交量以及价格水平进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑主要基于股票价格波动和成交量进行筛选，同时设置了价格＜12的条件，能够筛选出即振幅大、现量大、高开，且低价的股票。但是该策略依然忽略了其他基本面因素的影响，比如行业变化、管理层质量等，同时忽略了股票的技术面因素，如均线、MACD等指标。因此选股结果可能不够准确，存在较大的风险。
有何风险？
该选股逻辑忽略其他基本面因素和技术面因素的情况，只凭借股价走势和成交量指标进行买入，易受到市场因素干扰，如行情波动、市场调整等。此外，忽略其他基本面因素，容易陷入投机的误区，进而面临风险。
如何优化？
为了更全面地衡量股票的价值，应该在选股逻辑中加入其他关键因素。例如可以加入行业趋势和主题因素、企业基本面等因素考虑在内，从而更好地判断股票的收益空间和风险空间。此外，可以加入技术面因素，如均线、MACD等指标，结合基本面因素和股价走势一起进行分析，达到更全面地判断股票的目的。
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、价格＜12、按基本面和技术面因素的综合评分从高到低排序、筛选出靠前的股票进行买入或持有。
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():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
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='today')
if len(daily_data) < 2 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low'] or daily_data.iloc[-1]['close'] >= 12:
continue
# 按基本面和技术面评分，从大到小排名
score = get_stock_score(ts_code)
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code, score))
selected_stocks.sort(key=lambda x:x[2], reverse=True)
return selected_stocks
def get_stock_score(ts_code):
# 计算基本面和技术面分数，越高得分越高
score = 0
return score
以上为Python代码实现，基于股票价格波动、成交量和价格水平进行筛选，并按照基本面和技术面综合评分从高到低排序，建议在选股逻辑中加入其他基本面、行业等因素，综合判断股票的价值。同时注意风险控制，及时止损和止盈，确保风险可控。
## 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？
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