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、按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股逻辑在基于振幅和竞价金额的分析基础上，增加了按个股热度排序的条件，能够更好地反映市场情绪和投资者的关注度。同时，按照热度从大到小排序，也有助于挖掘一些可能被市场忽视但有趋势性的股票。
有何风险？
这种选股方式可能存在一些风险，比如可能忽略了股票的基本面分析、技术分析、未来的成长空间等因素，导致错过了潜在的投资机会。同时，个股热度的排序也可能存在人为的因素，比如媒体宣传或者个人市场观点等。
如何优化？
为了增强选股逻辑的有效性和稳定性，可以加入其他因素进行综合评估，比如行业地位、公司的财务状况、技术面因素、市场宏观因素等。同时，在对股票进行热度排序时，考虑引入一些基于机器学习的算法，比如基于新闻情感分析的热点预测模型等。
最终的选股逻辑
综合考虑股票的活跃度、市场情绪以及公司的基本面和未来发展空间，选择出成交量较大、竞价排名靠前、热点度较高的股票进行投资。
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
按个股热度从大到小排序名：REF(SORT_HOT, 0) < REF(SORT_HOT, 1)
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
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
data = data[data.code.str.startswith('6')] # 筛选沪市股票
condition1 = data['amo'] > 0 # 成交金额大于0
condition2 = REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5 # 今日竞价金额排名前5
condition3 = REF(SORT_HOT, 0) < REF(SORT_HOT, 1) # 个股热度从大到小排序名
selected_stocks = data[condition1 & condition2 & condition3]['code'].values
return selected_stocks[:n]
result = get_selected_stocks(5)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
