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、（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。该策略主要基于股票成交量、价格波动和市场热度进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、价格波动大，市场热度高的股票，并考虑当前股票的竞价成交量和昨日成交量之比，筛选出具备更好短期涨势的股票进行买入。选股逻辑主要基于短期内股票市场表现，选取具备一定市场流动性和市场反应性的股票，同时可以避免短期内大幅波动的股票的高风险。
有何风险？
基于短期交易策略，忽视了股票的基本面因素，如公司业绩、财报等，可能在选择股票后，基本面不佳导致的入市风险和抛售风险增大。此外，振幅变化较大的股票存在较大的风险。
如何优化？
可以将短期交易策略和长期价值投资相结合，同时关注基本面的要素，增加选股的准确性和稳定性。在进行投资操作时，可以优先考虑低风险、高回报的长期价值投资。同样，也可以加入其他股票特征的筛选，例如市值、板块、龙头企业等等，综合多个因素进行选股决策，以降低风险。
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，（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2，并加入多个基本面和技术面因素进行筛选，同时综合考虑多个因素进行选股决策，以降低风险。
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
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').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=pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=500), end_date=pd.to_datetime('today'))
daily_data['change_pct'] = daily_data['pct_chg'] / 100
mean_turnover_rate = daily_data['turnover_rate'].mean()
if len(daily_data) < 60 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data['high'].max() < 5 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low'] or daily_data.iloc[-2]['turnover_rate'] * (daily_data.iloc[-1]['amount'] / daily_data.iloc[-2]['amount']) < 0.5 or daily_data.iloc[-2]['turnover_rate'] * (daily_data.iloc[-1]['amount'] / daily_data.iloc[-2]['amount']) > 2:
continue
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括成交量、涨势、市场热度等条件筛选，同时比较竞价成交量与昨日成交量的比例，选出具有短期涨势和市场热度的股票进行买入。建议加入其他技术指标和基本面因素，综合考虑短期和长期因素，提高选股精度和稳定性。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 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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