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、涨跌幅与超大单净量的乘积大于0（优质股）、小于0（劣质股） 。该策略以技术面为主导，选择波动较大、成交量较大、超大单参与度高且表现优良的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑主要考虑了股票的技术面和资金面，通过振幅和现量筛选波动较大、成交量较大的品种，并考虑超大单的参与度，并通过高开和当日涨跌幅来评估股票的表现。该策略可以筛选出优质股和劣质股，为投资决策提供参考。
有何风险？
该选股方法过于注重技术面和资金面，可能忽略了一些与公司基本面和宏观经济环境等因素相关的风险。同时，振幅和涨跌幅等指标会受到市场情绪的影响，选择判断标准可能出现盲区。
如何优化？
可以加入一些与基本面相关的指标，如市盈率、市净率、净资产收益率等指标，同时考虑行业因素和宏观经济环境，全面地分析股票的情况，提高选股的精度。此外，可以考虑加入其他资金面指标，如资金流向、主力动向等指标，提高资金面的参考价值，同时加入长期趋势判断指标，例如均线等，提升选股准确率。
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、涨跌幅与超大单净量的乘积大于0（优质股）、小于0（劣质股），同时加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标，进行行业及宏观经济面的分析，加入其他资金面指标，提高资金面的参考价值，加入长期趋势判断指标，提升选股准确率。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (PCT_CHG * BIG_NET_VOLUME > 0)
以上为同花顺选股指标公式，包括振幅、交易量、高开、当日涨跌幅、超大单净量等条件，建议加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标以及其他资金面指标、行业分析和宏观经济面的考虑。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount', 'pct_chg']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 4:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close']:
continue
big_net_volume_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'big_net_volume']]
if big_net_volume_data.empty or len(big_net_volume_data) < 4:
continue
if daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] * big_net_volume_data.iloc[-1]['big_net_volume'] <= 0 or pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='sse').iloc[0]['sse'] != '主板':
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
该Python代码包括振幅、交易量、高开、当日涨跌幅、超大单净量等条件，同时建议加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标以及其他资金面指标、行业分析和宏观经济面的考虑，以提升选股精度。
## 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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