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、昨日成交额大于6千万。该策略主要基于市场情况和股票涨跌变化情况，通过选择成交量大、涨势好、具有一定流动性和市场反应良好的股票进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、涨势好、具有一定流动性和市场反应良好的股票，以强劲的市场行情、成交量、涨势等因素为买入依据。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，而昨日成交额大于6千万则表现出市场对该股票的关注度较高，具有较好的流动性和市场反应。因此，该策略主要基于市场情况和股票涨跌变化情况，选股具有一定科学性和指导性。
有何风险？
该选股策略风险相对较小，但过于简单化，可能会产生比较乐观的投资行为。同时，没有综合考虑多个因素，模型可靠度有待提高。
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，如加入MACD指标、相对强弱指标RSI、市盈率、市净率、净利润增长率等指标，提高选股的准确度。同时，需要关注公司财务、行业趋势和宏观经济环境等因素，综合考虑多个因素进行选股决策，以降低风险。
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、昨日成交额大于6千万，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]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
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、昨日成交金额等条件筛选，选出具有较好投资价值的股票进行买入。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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