问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，今日均线向上发散。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要结合了股票价格、趋势和波动性等技术指标来选股。振幅和K线反映了市场波动性和短期行情的热度，今日均线向上发散则代表股票价格趋势向上发展。这些指标的综合运用有助于筛选出有潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑主要基于技术面而非基本面，短期行情变动和股票走势可能受到多种因素的影响，包括市场情绪、政策利好利空等多方面因素，导致该策略的效果不稳定。同时，由于技术指标能够追踪市场波动和趋势，但是无法准确描绘出企业的切实财务状况，因此不可忽视基本面的影响。
如何优化？
可以加入其他技术指标，如移动平均线等因素，来更全面地刻画股票的价格趋势。同时也可以结合基本面指标，如市盈率、市净率等金融指标。此外，可以采用机器学习等技术进行选股模型的优化，来提高选股的效果和稳定性。
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；
- 今日均线向上发散；
- 加入其他技术指标；
- 结合基本面指标；
- 采用机器学习等技术进行优化。
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 := MA(CLOSE, 3) > MA(CLOSE, 5) AND MA(CLOSE, 5) > MA(CLOSE, 10);
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，C代表收盘价，MA代表移动平均线，3、5、10代表计算的天数和周期。
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
ma3 = close.rolling(window=3).mean()
ma5 = close.rolling(window=5).mean()
ma10 = close.rolling(window=10).mean()
selector3 = ma3 > ma5 & ma5 > ma10
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，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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