问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，高点为两日最高，上市大于XXX。
选股逻辑分析
该选股逻辑在技术面上综合使用了振幅和高点为两日最高作为技术面的指标，同时引入上市时间的指标，考虑股票的上市规模。通过这些指标分析股票的技术面和基本面，筛选出更好的股票投资机会。
有何风险？
尽管该选股逻辑引入了上市时间这一指标考虑股票的基本面，但仍然可以忽略其他的基本面指标如公司财务信息、市场竞争等。此外，该策略的选股指标有一定的局限性，容易导致选股范围较窄。
如何优化？
可以考虑引入其他的技术面和基本面指标如RSI、MACD、市盈率等，增加选股逻辑的多样性。同时，该选股逻辑可以优化选股指标的简便性，提高指标的鲁棒性，提高选股的效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，高点为两日最高，上市大于XXX，同时引入其他基本面和技术面指标进行综合筛选，找出潜力更大、更稳定的股票。
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 == max(high, ref(high, 1))
- 上市天数：datediff(df.secStartDate, summary(date)) > XXX
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)
# 计算上市时间指标
days_since_ipo = datediff(df.secStartDate, summary(date))
# 综合筛选指标
selected = amplitude > 1 and highest and days_since_ipo > XXX
# 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。
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。
如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
