问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，500日内至少2次涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑采用了价格波动性和涨势指标，振幅和K线代表了短期波动性和价格水平，500日内至少2次涨停代表了股票的热度和市场情绪。选股逻辑采用了较短时间段的技术指标和市场行情，可以更好地把握短期市场变化和个股表现。
有何风险？
在寻找涨势的同时，容易忽视股票的基本面数据和财务状况，而这些数据对于股票的长期表现和价值发掘至关重要。同时，股票的价格波动性较大，市场行情也十分复杂，股票不同周期的表现可能会影响其涨停次数，在投资中仍需综合考虑其他因素。
如何优化？
可以加入潜在股票的财务数据、业绩增长、市场份额等指标，结合技术分析和趋势分析进行选股。同时，可以考虑增加基本面、行业和宏观经济等方面指标进行选股，以对股票的价值和成长潜力进行深入分析。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 500日内至少2次涨停；
- 加入潜在股票的财务数据、业绩增长、市场份额等指标；
- 考虑增加基本面、行业和宏观经济等方面指标进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
SELECTOR1 := ((HIGH - LOW) / C) > 0.01;
SELECTOR2 := C < 20;
SELECTOR3 := COUNT(C>=REF(C,1.095), 500) > 1;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，C代表收盘价，COUNT用于计算涨停次数。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = amplitude > 0.01
selector2 = close < 20
count = close.expanding(500).apply(lambda x: (x >= x.shift(1) * 1.095).sum())
selector3 = count > 1
selected_stocks = selector1 & selector2 & selector3
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks.drop('selected', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标，综合选择符合条件的个股进行投资，同时可以根据实际情况和投资风格进行相应的优化和改进。
## 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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