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、竞价涨幅＞-2＜5。该策略以技术面为主，选择波动较大、成交量较大、且竞价有一定上涨空间的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑同样主要聚焦于股票的技术面，通过振幅和现量筛选波动较大、成交量较大的品种，再通过选取高开、竞价涨幅等指标，判断其存在一定上涨空间，以寻找购买机会。
有何风险？
与前一个选股逻辑相似，该选股方式同样没有考虑公司基本面以及其他可能存在的风险因素，存在选股不精准的情况。同时，以上选股条件关注的是竞价涨幅，忽略了午市开盘后的波动，盲目追求竞价涨幅可能带来一定的风险。
如何优化？
加入其他技术指标，如均线、MACD等，以更全面的角度研究股票走势。同时加入公司基本面相关的指标，如市盈率、市净率、净资产收益率等指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，提高选股的精度。在关注竞价涨幅的同时，也要注意午市开盘后的波动与风险。
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、竞价涨幅＞-2＜5，加入均线、MACD等技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，以提高选股的精确度。同时，关注午市开盘后的波动与风险，以更全面的角度分析股票走势，减少选股风险。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (JG1 > -2) AND (JG1 < 5)
以上为同花顺选股指标公式，包括振幅、交易量、高开、竞价涨幅等条件。建议加入均线、MACD等指标以及其他技术面指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的准确度。
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']]
basic_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'circ_mv', 'pe', 'pb', 'roe']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 8 or basic_data.empty or basic_data.iloc[-1]['circ_mv'] < 5000000000:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close']:
continue
jg1 = pro.new_share(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d')).iloc[0]['avg_percent']
if jg1 <= -2 or jg1 >= 5:
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括振幅、交易量、高开、竞价涨幅等条件筛选，并通过技术面与基本面相结合，提高选股准确度。建议加入均线、MACD等指标以及其他技术面指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度，并注意午市开盘后的波动与风险。
## 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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