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，开盘价在十日线左右。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的价格波动、技术面和市场情况等因素。振幅大于1和高点为两日最高代表着股票价格波动较大且市场情况较好，而开盘价在十日线左右则反映了股票价格相对于中期趋势的偏离情况，有可能代表了股票的反弹或调整机会，因此可以选出有可能存在潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能忽略了股票的基本面因素和长期走势。股票的价格受多种因素影响，仅仅依靠技术指标往往会漏掉一些重要的信息，从而导致选股结果不准确。此外，短期技术面指标容易造成交易频繁，增加交易成本。
如何优化？
可以结合技术面、基本面和市场情绪因素来进行选股。可以综合考虑均线、振幅、市盈率、市净率、PEG等指标，以跳过市场中的噪音，找到真正有价值的股票。同时，可以使用机器学习、人工智能等算法进行股票筛选，自动化选股流程。此外，可以优化交易规则，减少交易频次，提高交易效率。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，高点为两日最高，开盘价在十日线左右，结合技术面、基本面和市场情绪因素选股。
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)
- 开盘价在十日线左右：ABS(O - MA(CLOSE, 10)) < 0.02 * CLOSE
- 技术面、基本面和市场情绪因素：...
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)
# 计算开盘价在十日线左右指标
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
open_near_ma = np.abs(open_price - ma_10) < 0.02 * close_price
# 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 open_near_ma 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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