问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入、换手率大于2%小于9%三个指标作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略主要依据了股票的波动性、资金涌入情况、交易活跃度等因素进行筛选，其中振幅大于1和下午大单净流入反映了股票的交易波动性和资金流入情况，而换手率则能反映股票的交易活跃度。
有何风险？
本选股策略存在的风险主要是可能会选中股价被恶意操纵或者其他重大负面消息影响的个股，同时，市场变化可能会影响策略的效果。
如何优化？
应该增加其他指标，如市盈率、市净率、收益率等，以更好地考虑基本面情况。此外，还可以根据不同行情、不同产品或不同业务类型等特征来设计针对性的选股策略，以提升选股的准确性和有效性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入、换手率大于2%小于9%三个指标作为选股标准，选取结果中的个股为投资标的。在进行后续的操作时，应该对选中的股票进行全面的基本面、技术面和政策面分析，以确定其投资价值和风险水平。在操作过程中应充分考虑风险控制和资金管理等方面的问题。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：(HIGH-LOW)/PRE_CLOSE > 0.01
下午大单净流入：C - O > (0.005*V-MA(V,3))/10000
换手率大于2%小于9%：TURNOVER > 0.02 AND TURNOVER < 0.09
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
k_data = pro.klines(ts_code=ts_code, start_date='1 month ago', end_date='today', freq='D')
if (k_data.high - k_data.low) / k_data.pre_close > 0.01 and \
(k_data.close - k_data.open) > ((0.005 * k_data.vol - pd.Series(k_data.vol).rolling(3).mean()) / 10000) and \
k_data.turnover > 0.02 and k_data.turnover < 0.09:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
其中，CLOSE表示收盘价，使用等号进行判断，大单净流入和换手率分别通过计算实现。
## 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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