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，日期在2021年。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
本选股策略在关注市场波动和操作性的同时，加入日期因素，只选取符合条件的股票中2021年发生的。通过选取振幅大、价格有明显下跌的股票，结合成交量、资金流等相关分析，可以较好地把握股票的复苏空间和价值变化，适合中短期投资。
有何风险？
本选股策略的风险在于，只关注2021年的数据，可能无法完全反映股票的长期走势，造成选股范围的局限。此外，在许多情况下，股票会出现多轮次的涨停和跌停，因此，很可能会引入噪声和非理性因素，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，可以考虑加入更多的基本面和技术面因素，例如股票的市盈率、股息率、RSI等指标，并通过比较不同行业、市场环境和政策影响等多方面的因素，形成更全面、科学和可靠的选股方案。同时，可以利用机器学习、人工智能等技术，进行数据挖掘和预测分析，提高策略的精度和可靠性。
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；
- 日期在2021年。
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: YEAR >= 2021 AND YEAR <= 2021 AND MONTH >= 1 AND MONTH <= 12
BULL: SELECTC(C1 AND C2 AND C3, 0, 1)
注：C 为通达信指标，表示股票收盘价，YEAR MONTH 表示时间。
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
# 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:
date_str = k_data.iloc[-1]['date']
date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
if date.year == 2021:
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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