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、现量大于1万手、高开的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在选取振幅大于1的股票的同时，按照今日竞价金额排序选取前5只股票，并要求成交量必须大于1万手，同时考虑高开的情况。高开的股票，一方面可能代表市场对该公司的估值良好，也可能代表市场短期投机行为的表现。选取低位股票风险较大，故考虑排除低位股票，筛选“高开”表现的股票。
有何风险？
该选股策略仅考虑了市场热度和一些技术因素，并未充分考虑股票本身的基本面信息，以及市场的整体情况。同时，该策略选股条件较为苛刻，可能导致筛选出来的股票数量较少。
如何优化？
可以加入更多的基本面数据指标，如市区比、市净率、ROE等，尝试以多个维度综合评估股票的投资价值。另外，也可以适当放宽选股策略的条件，提高选股数量，减小风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、按今日竞价金额排序前5、现量大于1万手、高开的股票。
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
现量大于1万手：VOL > 10000
高开：OPEN - YESTERDAYCLOSE > 0.03 * YESTERDAYCLOSE
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 = data['vol'] > 10000 # 现量大于1万手
condition4 = (data['open'] - data['pre_close']) / data['pre_close'] > 0.03 # 开盘价比昨日收盘价涨幅超过3%
selected_stocks = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]['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。
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