问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、今日控盘比例大于21。该选股策略主要是通过选择波动性较大、价格适中、且受到主力控制的股票，寻找具有较好机会的标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅大于1、股价为18.5元的基础上，加入了今日控盘比例大于21的条件。今日控盘比例是指股票今天主力买卖的数量与总成交量的比例，主力对于价格的控制和资金的大量进出往往是促使股价上涨或下跌的重要原因之一。此外，主力的参与也代表着市场的看好或者看衰。因此，选取受到主力控制的股票有更好的盈利潜力，加入这个条件提高了选股的准确性。
有何风险？
今日控盘比例只是一个短期的指标，如果仅凭这个指标进行选股，则可能忽略了更长期的趋势，使选股结果产生偏差。另外，振幅大于1、股价为18.5元的限制也会减小选股的空间，有可能错过更优质的标的。
如何优化？
可以在原有的选股基础上，加入其他技术指标、基本面指标进行综合分析。例如，可以再加入成交量、MACD、DMA等技术指标，来更加全面地评估标的的优劣。另外，也可以对筛选出来的标的进行深入研究，评估其发展前景，以提高选股的成功率。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、股价为18.5元、今日控盘比例大于21。同时结合技术指标、基本面指标等因素综合判断，找到价格适中、有良好发展前景且受到主力控制的标的。此外，配合合理的止盈/止损策略，进行风险控制。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 股价为18.5元
SELECT2 = CLOSE == 18.5
# 今日控盘比例大于21
SELECT3 = C/AMOUNT > 0.21
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '成交额'
SORT_ASCEND = False
以上为计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行调整，以得到更加准确的选股结果。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断振幅大于1、股价为18.5元、今日控盘比例大于21
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or row['close'] != 18.5:
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
continue
if row['vol'] / row['amount'] <= 0.21:
continue
# 根据筛选条件选取标的
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
# 可添加其他指标
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、今日控盘比例大于21。可根据实际需求进行修改，同时加入其他技术指标、基本面指标，以及风险控制措施等。
## 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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