问财量化选股策略逻辑
本选股策略采用以下条件进行选股：振幅大于1，今日最大跌幅在-5%与-4%之间，股票10日涨幅大于0小于35。通过筛选符合条件的股票，进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略不仅关注市场波动和操作性，还加入了股票的涨势因素，能够较好地把握股票的复苏空间和价值变化，适合中短期投资。同时，对股票的涨幅进行限制，可以减少投资风险。
有何风险？
本选股策略的风险在于，仅考虑10日涨幅的限制，未能全面考虑股票的基本面和长期走势，可能造成投资盈利的损失。此外，很多股票会出现多次涨跌和波动率的变化，如果过于关注短期变化，很可能导致策略的不稳定性和收益能力的降低。
如何优化？
为了降低策略的风险，可以综合考虑多个因素，例如K线形态、交易量、资金流向、市场情绪等，通过大量数据分析和机器学习等方法，在全面掌握股票基本情况的基础上，形成更精准、科学和可靠的选股策略。同时，可以采用风险控制技术，如止损和止盈，限制投资风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅在-5%与-4%之间；
- 10日涨幅大于0小于35。
同花顺指标公式代码参考
以下是本选股策略的通达信指标代码：
C1: V > 1
C2: PCTCHG > -0.05 AND PCTCHG < -0.04
C3: REF(CLOSE / MA(CLOSE, 10), 1) > 1 AND REF(CLOSE / MA(CLOSE, 10), 1) < 1.35
BULL: SELECTC(C1 AND C2 AND C3, 0, 1)
注：C 为通达信指标，表示股票收盘价，REF 表示引用，MA 表示股票的移动平均价。
python代码参考
import tushare as ts
# 选取符合条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
if k_data.iloc[-1]['amplitude'] > 1 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] > -0.05 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and k_data.iloc[-1]['close'] / k_data.tail(10)['close'].mean() > 1 and k_data.iloc[-1]['close'] / k_data.tail(10)['close'].mean() < 1.35:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现应根据实际情况进行调整。
## 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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