问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，价格＜12，dea上涨。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；
- 价格＜12：表示该股票价格较为便宜，具有一定的投资价值；
- DEA上涨：表示该股票近期的价格上涨趋势较好。
该选股策略从多个角度综合考虑，选股对象具有一定的投资价值和成长潜力。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- DEA指标的上涨可能具有一定的滞后性，在投资分析时需谨慎；
- 按照选股逻辑选出的股票有可能存在不可预知的风险，如公司经营风险、市场风险等。
选股需注意分散风险和控制持仓仓位，合理配置投资组合。
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：
- 考虑加入更多的技术指标进行筛选，如RSI、MACD等，以提高筛选准确率；
- 改变选股的时间周期，如多日或多周选股，可获得更稳定的选股效果；
- 建立更为统计学模型，通过机器学习等技术，获得更为准确的选股方案。
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：在振幅大于1和价格＜12的基础上，选择DEA上涨的符合条件的股票，具有一定的投资价值和成长潜力。在买入操作时，注意市场波动并设立相应的风险控制策略。
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
- 价格指标：
价格小于12：
CLOSE < 12
- 技术指标：
DEA上涨：
(CROSS(DEA, MACD)) > 0
- 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
(CLOSE < 12) AND
(CROSS(DEA, MACD) > 0) AND ...
python代码参考
# 振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1)
amplitude_filter = amplitude > 0.01
# 价格指标
price_filter = close < 12
# 技术指标
dea = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[2]
dea_filter = (dea - ref(dea, 1)) > 0
# 组合筛选条件
final_filter = amplitude_filter & price_filter & dea_filter
# 排序选股
selected_stocks = df[final_filter].sort_values(by='CSI', ascending=False).reset_index(drop=True)
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，并考虑选股涨跌风险控制等问题。
## 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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