问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一定时长、且买一量大于卖一量的公司股票。本选股逻辑从股票价格波动、企业基本面等多方面考虑筛选股票，旨在寻找具有投资价值的股票。
选股逻辑分析
本选股策略选取振幅大于1的股票，因为这些股票的波动范围更广，交易更容易活跃，更容易获得资金市场的关注。同时，选择上市时间大于一定时长的股票，可排除新上市股票波动不稳定、存在风险的情况。选取买一量大于卖一量的股票，可从资金流入流出的角度判断股票交易市场的情况，寻找交易积极性更好的公司股票。综合以上指标，选取满足条件的股票，可选出具有投资价值的股票。
有何风险？
本选股策略存在以下风险。1. 忽视了其他因素对于股票的影响，如宏观经济情况、政策等因素； 2. 选取的指标过于具体，可能导致筛选出的股票数量过少，可行性不高； 3. 买一量大于卖一量并非股票交易市场唯一的有效指标，其具有局限性。
如何优化？
本选股策略应结合其他指标如市场关注度、公司基本面等方面的指标，从多个角度综合分析，筛选出更具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于三年、且买一量大于卖一量的公司股票。
同花顺指标公式代码参考
无适用指标。
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
if code.startswith("688"):
continue
if code.startswith("60") and code[:6] != "600" and code[:6] != "601":
continue
df = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'))
if len(df) != 3 or df.iloc[0]["high"] < df.iloc[1]["high"] or df.iloc[0]["high"] < df.iloc[2]["high"]:
continue
if df.iloc[0]["amplitude"] <= 1:
continue
list_days = (datetime.today() - datetime.strptime(pro.query('stock_basic', ts_code=code, fields='list_date')["list_date"][0], '%Y%m%d')).days
if list_days < 1095:
continue
buy_vol = pro.query('quote', ts_code=code, fields='buy_vol')['buy_vol'][0]
sell_vol = pro.query('quote', ts_code=code, fields='sell_vol')['sell_vol'][0]
if buy_vol < sell_vol:
continue
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
