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、昨日竞价换手率大于0.26。该策略从技术面和市场情绪方面选股，挑选成交活跃、市场情绪较为高涨的个股。
选股逻辑分析
该选股策略同样从技术面和市场情绪方面选股，选股逻辑包含振幅、现量、高开和昨日竞价换手率等指标。其中，振幅、现量、高开等主要反映了交易活跃度和市场情绪，昨日竞价换手率则反映了市场对于该股票短期的情绪变化，因此该选股策略是寻找成交活跃、市场情绪高涨的个股。
有何风险？
同样存在信息噪音或不确定性，特别是考虑到昨日竞价换手率指标具有短期性、不稳定性的特点，也可能存在假突破的情况，导致选股策略预判误差。
如何优化？
可以引入其他技术指标，如MACD、相对强弱指标、KDJ等或者基本面方面的指标，如市盈率、市净率等，以更全面地分析个股价值，做到风险和收益的平衡。
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、昨日竞价换手率大于0.26。该选股策略从技术面和市场情绪方面选股，挑选成交活跃、市场情绪较为高涨，基本面价值不错的个股，并加入风险控制，避免可能存在的误判。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (REF(JJ_HSL, 1) > 0.26)
以上为同花顺选股指标公式，包括振幅、交易量、高开和昨日竞价换手率等指标条件。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, industry in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'pct_chg']]
if len(daily_data[daily_data['vol'] < 10000]) > 0 or daily_data.empty:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-2]['close']:
continue
if daily_data.iloc[-2]['vol'] / daily_data.iloc[-2]['float_share'] <= 0.0026:
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
该Python代码选股逻辑同样包括振幅、交易量和高开等指标条件，并加入昨日竞价换手率的筛选。
## 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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