问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、按今日竞价金额排序前5、上市大于X年。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要综合考虑了股票的波动性、活跃度和趋势性等因素，同时考虑了股票的上市时间。振幅和竞价金额反映了股票的波动性和活跃度，根据上市时间可以排除一些新股，筛选出具有一定历史数据的股票。通过综合考虑这些因素，可以筛选出具有较好投资价值的股票。
有何风险？
该选股逻辑还是比较单一，过于依赖振幅和竞价金额等技术指标，同时也忽略了公司的基本面因素和长期发展趋势，存在一定的风险。
如何优化？
可以综合考虑技术指标、基本面因素和长期发展趋势等多种因素，筛选出具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
综合考虑振幅、成交活跃度、换手率等技术指标，并结合公司的基本面因素和长期发展趋势，再根据上市时间进行筛选，选出具有较好投资价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
按今日竞价金额排序前5：REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5
上市大于X年：DATEDIFF(LISTDAY, IPO_DATE) > X * 365
该选股逻辑可以取AND符号连接以上三个条件。
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks(n, year):
data = ts.get_stock_basics()
data = data[data.index.str.startswith('6')] # 筛选沪市股票
condition1 = data['amplitude'] > 1 # 振幅大于1
condition2 = REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5 # 今日竞价金额排名前5
today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
ipo_dates = [datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d') for i in data['timeToMarket'].astype(str)]
list_days = [today] * len(data)
list_days = [datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d') for i in list_days]
condition3 = [(list_days[i] - ipo_dates[i]).days >= year * 365 for i in range(len(data))] # 上市年限至少X年
selected_stocks = data[condition1 & condition2 & condition3].index.values
return selected_stocks[:n]
result = get_selected_stocks(5, 5) # 筛选上市至少5年的前5只股票
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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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