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，流通盘小于等于55亿股。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的价格波动、市场情况和市值因素，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，结合流通盘小于等于55亿股，可以选出市值较小但存在潜力的股票。
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。流通盘小于等于55亿股只是市值因素的其中一部分，股票价格和市场情况变化都可能对选股结果产生影响。同时，该选股逻辑忽略了选出的股票的基本面因素，流通盘小只是市值的一个指标，股票盈利能力、成长性等方面的数据也需要考虑。因此，需要综合考虑不同因素来避免风险。
如何优化？
可以结合技术面、基本面和市值因素来进行选股。可以综合考虑振幅、流通盘、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。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，高点为两日最高，流通盘小于等于55亿股，结合技术面、基本面和市值因素选股。
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)
- 流通盘：流通股本小于等于55亿股
- 技术面、基本面和市值因素：...
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)
# 计算流通盘指标
float_share = ... # 获取流通股本数据
market_cap = ... # 获取市值数据
float_share_55 = float_share <= 55e8
market_cap_filter = market_cap >= 5e8 # 筛选市值大于等于5亿的股票
# 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 float_share_55 and market_cap_filter 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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