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、规模2亿以上的股票。该策略主要基于股票价格波动、成交量和公司市值进行选股。
选股逻辑分析
选股逻辑主要依据股票价格波动、成交量和公司市值进行选股。其中，市值大于2亿的股票可以筛选出相对规模较大的公司，符合市值投资的需求，同时结合前三个条件，可以筛选出较好的交易机会。然而，该选股策略仍然忽略了其他关键因素，如公司的财务、行业环境等，且未考虑技术面因素，可能存在较大风险。
有何风险？
该选股逻辑忽略了公司的财务数据和行业特征等因素对股票投资的影响，同时未考虑技术面因素，如均线、MACD等指标，难以全面衡量股票的交易价值，因此，选股结果可能较为不准确，存在较大的风险。
如何优化？
为了更全面地衡量股票的投资价值，可以在选股逻辑中加入其他关键因素。比如可以进一步关注公司财务状况、业绩变化、行业环境等因素，从而更好地判断股票的收益空间和风险空间。同时，可以考虑引入技术面因素，如均线、MACD、RSI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、规模2亿以上的股票；同时考虑公司财务状况、业绩变化、行业环境等因素，以及技术面因素进行筛选，综合判断股票的价值，达到更可靠的选股策略。
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
import numpy as np
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,pe,pb,total_mv').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']:
continue
# 处理选股指标筛选条件
if pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='total_mv').iloc[0] >= 2e8:
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
return selected_stocks
以上为Python代码实现，基于股票价格波动、成交量以及公司市值进行选股，注意在指标范围内选股，同时加上技术面分析，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。同时注意风险控制，及时止盈止损，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？
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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