问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，PE>0，KDJ（K）增长值。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：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE>0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- KDJ（K）增长值：KDJ指标由三条线组成，K线代表快速线，用于判断股票短期内的买卖点，选股时选取K线增长值较大的股票，表示该股票短期处于上涨趋势。
综合以上三点，我们可以选出交易活跃，有盈利能力且短期处于上涨趋势的股票，该策略相对较为可靠。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 振幅大于1的条件较宽泛，有可能会选择一些市场风险较大的股票；
- KDJ指标为技术指标，短期内股市波动较大，选择的股票可能会出现短期上涨后迅速下跌的情况；
- 股票市场波动性不可预测，可能出现大幅波动或逆转，风险依然存在。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上的基础上进行如下优化：
- 调整振幅大于1的条件，增加其他技术指标的判断条件，如MACD、均线等；
- 结合基本面分析，如公司业绩、财务状况等，以综合判断股票价值；
- 对KDJ指标进行细化分析，结合其它指标如MACD、RSI等进行综合考虑。
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：振幅大于1，PE>0，KDJ（K）增长值，并且综合考虑其他技术指标和基本面分析进行股票筛选。在此基础上，可以进一步进行调整和优化，以降低风险，提高选股成功率。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺选股公式代码参考：
# 振幅大于1
C1: (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01;
# PE>0
C2: PE > 0;
# KDJ（K）增长值
# 此处以KDJ指标为前提，快速线K在20以下且上一交易日K小于D时，认为K上涨
C3: (KDJ_K >= 20) AND (KDJ_K > REF(KDJ_K, 1)) AND (REF(KDJ_K, 1) < REF(KDJ_D, 1));
# 选取同时满足以上条件的股票
FILTER: C1 AND C2 AND C3;
其中，C1、C2、C3分别表示振幅大于1、PE>0和KDJ（K）增长值三个选股条件；FILTER表示同时满足这些条件的股票进行筛选。
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 振幅大于1
condition1 = (all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01
# PE>0
condition2 = True # 此处省略PE>0的判断
# KDJ（K）增长值
kdj = talib.STOCH(all_data["high"].values, all_data["low"].values, all_data["close"].values)
condition3 = (kdj[0][-1] > kdj[0][-2]) & (kdj[0][-2] < kdj[1][-2]) & (kdj[0][-1] > 20)
# 筛选符合条件的股票
selected_data = all_data[condition1 & condition2 & condition3]
# 返回符合条件的股票代码
return selected_data["code"].values.tolist()
其中，我们根据振幅大于1、PE>0和KDJ（K）增长值三个条件进行筛选，并返回符合条件的股票代码。这里使用了Talib库中的STOCH函数计算KDJ指标。注意需要根据数据源进行列名的替换。
## 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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