问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，今日上涨>1主板。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面指标和市场情况，通过股票波动情况、K线的判断和今日上涨幅度进行综合评估，可以较好的筛选出具有潜在投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在市场风险和不确定性。特别是在市场整体下跌、行情不佳的情况下选股会更具挑战性，需要更加精细化的筛选和管理。
如何优化？
我们可以通过引入更多基本面、财务数据，例如市盈率、市净率等数据，提高选股的准确性和投资价值。我们也可以通过机器学习等技术进行更精细化的选股策略优化，更准确地评估个股风险和价值。
最终的选股逻辑
在综合考虑以上因素的基础上，我们提出了完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 今日上涨>1%；
- 位于主板。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略在同花顺中的指标公式代码：
FILTER: C < 20 AND (C / REF(C,1) - 1) > 0.01 AND BOARD=1 AND GUDONGNUM1 > 0 AND SHANGSHI < 300 AND SHANGSHI > 20;
其中 BOARD=1 表示位于主板，GUDONGNUM1 > 0 表示具有股东数量，SHANGSHI 表示股票的上市天数。。
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分，假设已获得数据close，high，low，open，涨跌幅数据pct_change，市场板块数据info_df
import pandas as pd
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 筛选主板股票，今日上涨，K线小于20，振幅大于1%
selected_stocks = pd.DataFrame({'amplitude':amplitude, 'open':open, 'close':close, 'pct_change':pct_change}).query('BOARD == "主板" & pct_change > 0.01 & C < 20 & amplitude > 0.01')
# 剔除不符合条件的数据
filtered_stocks = selected_stocks.merge(info_df[['code', 'GUDONGNUM1', 'SHANGSHI']], left_index=True, right_on='code')
filtered_stocks = filtered_stocks.query('GUDONGNUM1 > 0 & SHANGSHI > 20 & SHANGSHI < 300')
return filtered_stocks['code'].tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，我们引入了 Pandas 库，通过 query()方法进行条件筛选。在筛选条件中我们同样考虑了市场板块、股票上市天数等数据，以便更全面地评估股票的投资价值。
## 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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