问财量化选股策略逻辑
涨幅2%-7%: 这个条件可以筛选出过去一段时间内股票价格波动在2%-7%之间的股票，这些股票的波动性适中，有一定的投资价值。
毛利率>19: 这个条件可以筛选出毛利润率超过19%的公司，说明公司的盈利能力较强，可以为企业带来稳定的收益。
证券股除外: 这个条件可以排除掉股票市场中的证券股，因为证券股的价格受到市场的波动影响较大，不适合进行长期的投资。
选股逻辑分析
通过以上三个条件的组合，我们可以筛选出一些具备较好投资价值的股票，但同时也会忽略掉一些基本面较好的股票。因此，在使用这个策略时，需要结合其他的财务指标和行业情况来进一步判断是否值得投资。
有何风险？
由于这个策略主要基于历史数据，对于未来的股价变动没有足够的预测能力，所以可能存在一定的风险。此外，这个策略也不能完全排除那些基本面较差但是短期内可能会出现反弹的股票。
如何优化？
可以通过调整涨幅和毛利率的标准来优化这个策略。例如，如果认为现在的市场环境比较平稳，可以选择放宽涨幅的要求；如果认为某些行业的盈利能力较强，可以选择提高毛利率的标准。
最终的选股逻辑
通过上述方法，我们得到了一个包含涨幅、毛利率和行业类型的选股策略，可以根据自己的投资目标和风险承受能力来选择合适的参数。
常见问题
Q: 这个策略适用于所有的股票吗？
A: 不是，这个策略主要是针对具有较高毛利率和适中涨幅的股票，对于低毛利率或高涨幅的股票可能不太适用。
Q: 这个策略能否帮助我避免亏损？
A: 不一定能避免亏损，因为股票市场存在不确定性，任何策略都不能保证百分之百的成功。
python代码参考
# 获取某个日期之后的历史股价数据
df = get_historical_prices(start_date)
# 筛选出涨幅在2%-7%，毛利率超过19%的股票
selected_stocks = df[(df['涨跌幅'] >= 0.02) & (df['涨跌幅'] <= 0.07) & (df['毛利率'] > 0.19)]
# 将筛选出来的股票添加到新的数据框中
new_df = pd.DataFrame({'股票': selected_stocks.index.tolist(), '涨幅': selected_stocks['涨跌幅'], '毛利率': selected_st
## 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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。