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、集中度70%以下的股票。该策略主要基于股票价格波动、成交量和资金流向进行选股。
选股逻辑分析
选股逻辑主要依据股票价格波动、成交量和资金流向进行选股。振幅大于1代表着股票价格波动幅度较大，有一定交易机会，现量大于1万手意味着股票市场流动性相对较好，可以货币化，高开也更有可能进一步上涨。同时，限制集中度70%以下，则加强了风险控制，规避套牢风险，保证选股的风险较小。
有何风险？
该选股逻辑主要考虑价格波动、成交量和资金流向等因素，相比其他因素而言，缺少一些重要的参考指标，如行业和公司基本面数据。因此，该选股逻辑可能难以反映公司的股价真实价值，存在一定的风险。
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，如公司财务状况和行业特征等因素。同时，鉴于现时的市场情况可能偏向一些热门股票，风险很高，可以考虑调整集中度的阈值，并加上其他风险控制指标，例如市值、财务指标、技术指标等，以更好地规避风险。
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、集中度70%以下的股票。同时关注公司基本面数据、行业特征和技术面指标，进行风险控制。选股结果更全面准确，相对较少风险。
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
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,industry').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 daily_data['pct_chg'].abs().max() > 1 and daily_data.iloc[-1]['open'] > daily_data.iloc[-2]['close'] and daily_data.iloc[-1]['vol'] > 10000 and daily_data['vol'].sum() >= 5e7 and daily_data['vol'].tail(5).pct_change().abs().max() < 0.7:
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、成交量以及资金流向进行选股，同时设定集中度70%以下控制风险，注意指标范围内选股，并注意风险控制，如市值、财务指标、技术指标等。
## 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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