问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10，选出符合条件的个股。在每天开盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样是基于三个条件进行选股，振幅大于1说明股票波动较大，机构抄底则说明机构看好股票的价值，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10则说明股票有短期的较大上涨动力。这三个条件相互结合，能够较为全面地筛选出符合条件的股票，寻找低位次新股或者有短期上涨潜力的投资标的。
有何风险？
该选股策略对于股票短期上涨的依据和数据来源需要进行进一步验证，如果有误或者情况发生变化，可能会影响选股结果。同时选股结果具有一定的主观性和时效性，需要结合市场情况进行适度调整。
如何优化？
可以适当引入其他指标，如市盈率、市净率、收益、成交量等，多维度综合评估股票的投资价值。同时，可以针对不同时间段、不同市场状况进行参数调整和模型优化，以提高选股策略的可靠性和实用性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO',1) > 1）、机构抄底（ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0）和近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10（COUNT(C>=1.1,C,25)>=1），选出符合条件的个股。在每天开盘后选股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO',1) > 1；
机构抄底：ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0；
近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10：COUNT(C>=1.1,C,25)>=1；
最终选股条件：SYNJZ('AMO',1) > 1 AND ABS(ORG_DIFF_VOL_TO-ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY) > 0 AND COUNT(C>=1.1,C,25)>=1。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 振幅大于1
condition1 = SYNJZ('AMO',1) > 1
# 机构抄底
org_data = ts.get_hist_data('600519', '20210901', '20211001')
org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] = org_data['turnover'] - org_data['volume']
org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY'] = org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'].shift(1)
condition2 = abs(org_data['ORG_DIFF_VOL_TO'] - org_data['ORG_DIFF_VOL_YESTERDAY']) > 0
# 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
price_data = ts.get_hist_data('600519', '20210801', '20211001')
condition3 = (price_data['close'] / price_data['close'].shift(1) >= 1.1).rolling(window=25).sum() >= 1
selected_data = stock_data[condition1 & condition2 & condition3].index.tolist()
return selected_data
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股可结合具体情况进行适度修改。
## 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？
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