问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、上市大于一年的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑选取了振幅和实际换手率作为基础因素，并加入了上市时间这一因素作为补充，相对于只考虑前两个因素的选股策略，能更好地筛选出长期稳定的股票。
有何风险？
该种选股逻辑的风险主要包括市场环境和个股因素等多种因素的影响，同时也不能完全排除操纵等因素。在实际应用过程中，还需结合风险管理、资产配置等进行综合考虑。
如何优化？
可以根据不同市场环境和策略进行动态调整和优化，同时可以结合其他指标和数据，细化选股逻辑并进行优化。此外，风险管理、资产配置等也是优化的重要方向。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、上市大于一年的股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选上市大于一年的股票
is_listed_longer_than_1_year_bool = (TODAY - LIST_DATE) >= 365
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & is_listed_longer_than_1_year_bool
// 输出筛选结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：上市大于一年
today = datetime.today()
listed_date = ts.get_stock_basics().reset_index().set_index('code').loc[today_data['code']]['timeToMarket']
is_listed_longer_than_1_year_bool = (today - listed_date) >= pd.Timedelta(365, unit='D')
# 选出符合条件的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & is_listed_longer_than_1_year_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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