问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,高点为两日最高,圆弧形。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样考虑了股票价格波动和市场情况，加入了圆弧形的概念。圆弧形指K线缩量并且价格稳定的状态，这种状态可能代表着下一波行情的到来。选出价格波动较大、市场情况较好且进入圆弧形的股票，具有较好的投资机会。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了股票的基本面因素和长期趋势。忽略了股票的盈利能力、成长性等基本面因素和股票的长期走势。同时，对于选出的圆弧形股票需要进一步考虑是否属于长期趋势的调整或反转，以免捕捉到反弹而非真正的行情。因此，仍需要根据个人的风险容忍度和投资策略进行权衡。
如何优化？
可以综合考虑技术面和基本面，结合股票的长期风险和收益来进行性价比的分析，以找到真正具有价值的优质股票。同时，可以运用数据挖掘等分析工具，对于圆弧形等趋势进行量化分析，以辅助相关决策。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，高点为两日最高，圆弧形，综合考虑技术面和基本面，结合长期风险和收益。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：(HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) * 100 > 1
- 高点为两日最高：HIGH == HHV(HIGH, 2)
- 圆弧形：收缩带宽指标（BBANDS）的标准差值小于一定程度
- 综合考虑技术面和基本面：...
- 结合长期风险和收益：...
Python代码参考
# 计算振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1) * 100
# 计算高点为两日最高指标
highest = high == hhv(high, 2)
# 计算圆弧形指标
bbands_20_dev_std = stddev(bbands(close, 20, 2)[1], 20)
rounding = bbands_20_dev_std < threshold
# 计算其他技术和基本面因素等
other_condition = ...
# 综合选股指标
selected = amplitude > 1 and highest and rounding and other_condition
# 股票筛选
filter_stock = selected & rs_sign & rank_10day & sum_filter
注意：以上代码只是示例，具体实现需要根据平台的不同修改指标计算方法和排序方式。
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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