问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，PE>0。
选股逻辑分析
该选股策略主要借助技术面和基本面指标来筛选股票。振幅和K线反映了市场波动性和短期行情的热度，PE反映了公司的估值水平和投资价值。该策略综合考虑了市场趋势和公司财务状况等因素，对于选出有潜力的股票具有一定的指导意义。
有何风险？
由于该选股策略主要基于技术面和基本面指标，因此可能受到市场情绪、政策利空利好等多方面的影响，导致策略效果不稳定。同时，PE只能反映公司财务状况的一方面，不足以全面反映公司的质量和投资价值。
如何优化？
可以尝试结合其他基本面指标，如市净率、ROE等，来更全面地刻画公司的财务状况和投资价值。同时，可以采用机器学习等方法进行模型优化和复杂度提升，以期提高选股效果。
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；
- PE>0；
- 加入其他基本面指标；
- 采用机器学习等方法进行模型优化和提升。
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 := PE > 0;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，C代表收盘价，PE代表市盈率。
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
selector3 = pe_ratio > 0
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，并综合选择符合条件的个股进行投资，可以根据实际情况和投资策略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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