问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,K线小于20,今日最低价小于昨日最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的价格波动幅度、技术指标和股票的买入价和卖出价等因素。选股条件中的振幅大于1和K线小于20表示该股技术面处于低迷状态，而今日最低价小于昨日最低价则表示该股在短期内出现了价格波动和下跌，有望在未来价格上涨，同时低买高卖也可以增加收益空间。
有何风险？
这种选股逻辑可能会忽略股票的长期趋势和风险，只强调了短期价格波动。同时，股票价格上涨可能需要更多的市场资金支持，如果市场资金不足，可能会导致该选股逻辑产生假象。另外，在低买高卖的策略中，如果掌握不好买卖点或者股票没有及时上涨就卖出，可能导致买卖不收益或者损失。
如何优化？
可以添加更多的筛选条件，如股票的市盈率、市净率、流通市值等指标，综合考虑选股。同时，可以通过技术面分析，在技术低迷的情况下，结合MACD、RSI等指标分析该股当前的买入和卖出信号，进一步提高选股策略的准确性。在低买高卖策略中，可以采用均线、趋势线等技术分析方法确定买卖点。
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；
- 今日最低价小于昨日最低价。
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: LOW() < REF(LOW(),1);
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;
RESULT := SELECTOR;
其中，LOW() < REF(LOW(),1)用于筛选出今日最低价小于昨日最低价的股票。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (df['low'] < df['low'].shift(1))
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
selected_stocks.drop(['ts_sum'], axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过使用Python实现该选股逻辑，结合股票的技术指标和股票的买入价和卖出价，综合分析筛选出具有短期市场热度和技术处于低位的股票。在实际运用中，可以根据具体情况和策略要求进行适当的调整和改进。
## 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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