问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，按个股热度从大到小排序名，底部抬高。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票市场交易活跃度较高；
- 按个股热度从大到小排序：表示选股的股票具有一定的市场认可度和投资价值，存在较高的投资机会；
- 底部抬高：底部抬高指当前股票的底部位置比之前的底部位置抬高，说明股票正处于一个上升趋势中，有望获得更高的收益空间。
综合以上条件，可以选择符合条件的股票具有一定的投资价值和潜力，但同时存在一定的风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 底部抬高的判断标准相对主观，不同的人可能会得出不同的结论；
- 当底部抬高的单一条件过多时，条件过于苛刻，可能会造成选股结果不理想；
- 行情不确定时，股票价格波动大，无法准确判断底部位置的变化，可能导致误判，带来风险。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 引入多种技术指标辅助判断底部位置的变化，并进行综合分析，提高选股结果的准确性；
- 根据行情变化，动态调整底部抬高的判断标准，避免过于苛刻或过于宽松；
- 加强对市场的研究和分析，提高选股的主动性和及时性，降低风险。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：从符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序名和底部抬高等多个条件下，综合利用多种技术指标，全面分析个股的基本面、技术面和市场因素等多个方面的情况，以选出具有投资潜力和长期成长性的股票，并进行相应的买入操作。在买入操作时，注意市场波动并设立风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01
- 个股热度指标：
个股热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat)
- 底部抬高指标：
底部抬高判断公式：
LOWPOSITION(LOW,30) > LOWPOSITION(LOW,60) AND REF(LOWPOSITION(LOW,30),1) < REF(LOWPOSITION(LOW,60) ,1)
- 组合筛选条件：
筛选获得符合条件的股票：
(((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) >0.01) AND SORT_BY_DESC(stock_heat) AND LOWPOSITION(LOW,30) > LOWPOSITION(LOW,60) AND REF(LOWPOSITION(LOW,30),1) < REF(LOWPOSITION(LOW,60) ,1)
python代码参考
# 振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1)
amplitude_filter = amplitude > 0.01
# 个股热度指标
stock_heat = sort_by_desc(stock_heat)
# 底部抬高指标
low_pos_30 = low_position(low, 30)
low_pos_60 = low_position(low, 60)
bottom_high_filter = (low_pos_30 > low_pos_60) & (ref(low_pos_30, 1) < ref(low_pos_60, 1))
# 组合筛选条件
final_filter = amplitude_filter & stock_heat & bottom_high_filter
# 选股
selected_stocks = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.pe_ratio, valuation.pb_ratio, income.net_profit_ratio,
indicator.ma10, indicator.turnover_ratio
).filter(
valuation.pe_ratio < 20,
valuation.pb_ratio < 3,
income.net_profit_ratio > 0.1,
final_filter,
).order_by(
stock_heat.desc()
).limit(
10
), date=None)
注意：以上代码仅为参考，具体实现时需要根据实际数据情况进行适当修改。
## 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？
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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