问财量化选股策略逻辑
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，同时满足反包条件。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
本选股策略选择基于股票价格波动和反包技术的筛选条件，在考虑短期市场波动和股票技术指标的同时，还通过反包技术试图捕捉短期反转机会。通过筛选符合条件的股票，进行短线投资操作。
有何风险？
本选股策略仅关注短期技术分析和市场波动，忽略了公司基本面和长期潜力的考虑，可能会选择具有短期投资价值但长期潜力不足的公司，同时，金融市场远不稳定，本选股策略难以消除市场风险。
如何优化？
本选股策略可通过加强对企业基本面和长期潜力的考虑，以及追踪市场宏观变化因素，构建更为全面和有利的选股策略。同时，多样化投资组合、风险管理和股票持仓周期等还应列入重要考虑，在风险可控的情况下，提高策略投资效果。
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；
- 当日收盘价高于前日最高价，且当日开盘价低于前日最低价，即收阳线，满足反包条件。
通过筛选符合条件的股票，进行短线投资操作。
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, 1) < REF(HIGH, 2) AND OPEN < REF(LOW, 2)
C4: CROSS(CLOSE, OPEN)
C5: BARSINCE(C4) == 1
C6: COUNTC(C1 AND C2 AND C3 AND C5, 1) > 0
BULL: SELECTC(C6, 0, 1)
注：C 为通达信指标，表示股票收盘价，PCTCHG 表示涨跌幅百分比，REF 表示向前引用，OPEN 表示开盘价，CLOSE 表示收盘价，HIGH 表示最高价，LOW 表示最低价，CROSS 表示指标交叉，BARSINCE 表示自某一条件成立以来的交易日数。
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:
pre_high = k_data.iloc[-2]['high']
pre_low = k_data.iloc[-2]['low']
today_high = k_data.iloc[-1]['high']
today_low = k_data.iloc[-1]['low']
if k_data.iloc[-2]['close'] < pre_high and k_data.iloc[-1]['open'] < pre_low and k_data.iloc[-1]['close'] > k_data.iloc[-1]['open']:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
