问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，今日控盘＞21。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票价格波动幅度、技术指标以及资金流向等因素。通过筛选出振幅大、处于下跌通道但可能反转的股票，再结合今日控盘的高于21日均线的特征，进一步筛选出资金活跃的标的。
有何风险？
该选股逻辑同样依赖于技术形态的判断，存在一定主观性和不确定性。同时，高控盘并不代表股票就即将上涨，还需要考虑其他因素的影响。此外，振幅较大的股票可能存在较大波动性，需要注意控制仓位，避免风险过大。
如何优化？
可以引入其他技术指标，如KDJ、RSI等指标，综合判断股票的走势和趋势。同时，可以结合量价分析、MACD指标等因素，进一步筛选出资金活跃且有较大上涨潜力的标的。此外，可以引入基本面因素和行业板块资金流向等因素进行选股，提高选股的准确性和风险控制能力。
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；
- 今日控盘 > 21日均线。
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：
C1: Amp() > 1;
C2: KDJ(9,3,3) < 20;
C3: REF(SUM(VOL * (CLOSE - OPEN), 0) / SUM(VOL, 0), 0) > MA(REF(SUM(VOL * (CLOSE - OPEN), 0) / SUM(VOL, 0), 0), 21);
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;
RESULT := SELECTOR;
其中，REF(SUM(VOL * (CLOSE - OPEN), 0) / SUM(VOL, 0), 0)用于计算当天的控盘值，MA(REF(SUM(VOL * (CLOSE - OPEN), 0) / SUM(VOL, 0), 0), 21)用于计算21日的控盘均线值。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
import talib
amp = (df['high'] - df['low']) / df['close']
kdj, kdj_signal = talib.STOCH(df['high'], df['low'], df['close'], fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
control_line = talib.SUM(df['volume'] * (df['close'] - df['open']), timeperiod=1) / talib.SUM(df['volume'], timeperiod=1)
control_mean = talib.MA(control_line, 21)
selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (control_line > control_mean)
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
selected_stocks.drop('pct_chg', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过使用Python实现该选股逻辑，结合股票振幅、KDJ指标及控盘等因素进行选股，进一步筛选出资金活跃且有较大上涨潜力的股票。在实际运用过程中，可以结合具体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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