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，现量大于1万手，高开。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
本选股策略主要采用了量价技术指标和价格指标，选股逻辑基于振幅反映了股票的波动性，同时也对价格反转产生了影响，最大跌幅是量化反转交易的基础因素，而现量大于1万手、高开则是关注股票热度以及市场情绪活跃程度的辅助指标。
有何风险？
该选股策略也面临与技术指标相关的问题，如股票价格较零散、技术形态较罕见等极端状况下选股效果不准确。此外，过度注重量技术分析而忽略基本面因素，将对选取的标的不利，同时选股有过多参数或逻辑繁琐，也会影响选股效果。
如何优化？
应当综合考虑市场因素与技术分析并结合当前的市场情况进行选股，避免过度依赖一个指标来做出决策。此外，可以引入更多可以反应整体市场和行业热点的宏观经济指标进行考虑，将基本面与技术分析结合起来，从而减少不准确的情况。
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；
- 现量大于1万手；
- 高开。
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:HIGH > OPEN
C2:PCTCHG>-0.04 AND PCTCHG<-0.05
C3:AMPLITUDE>1
C4:VOLUME>10000
BEAR:SELECTC(C1 AND C2 AND C3 AND C4, 0, 1)
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]['volume'] > 10000 and k_data.iloc[-1]['open'] < k_data.iloc[-2]['high'] and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] > -0.05 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and k_data.iloc[-1]['amplitude'] > 1:
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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