问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，今日最大跌幅小于-4且大于-5。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要采用技术分析指标，选取振幅、K线和最大跌幅作为选股依据，振幅大于1代表波动性较强，K线小于20代表股票处于较低的价格水平，最大跌幅小于-4且大于-5代表股票具有一定的下跌空间，可能有反弹潜力。该策略主要针对股票的短期波动，适合追求高风险高收益的投资者。
有何风险？
该选股策略主要基于短期波动性和技术走势，忽略了股票的基本面因素和宏观经济环境等因素，容易受到市场情绪的影响和瞬时消息的干扰，操作难度较大。此外，其中的最大跌幅阈值选取较为主观，容易造成误判，导致投资损失。
如何优化？
可以增加基于基本面和行业分析的选股因素，如PE、PB、市场占有率、竞争优势等，增加选股准确性和投资可持续性。此外，可以设立止损规则和风控措施，控制风险并避免过度频繁的交易。
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；
- 今日最大跌幅小于-4且大于-5；
- 增加基本面和行业分析因素。
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 := (LOW / REF(CLOSE, 1) - 1) * 100 < -4 AND (LOW / REF(CLOSE, 1) - 1) * 100 > -5;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，LOW代表最低价，REF(CLOSE, 1)代表昨收价。
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 = (low / close.shift(1) - 1) * 100 < -4 & (low / close.shift(1) - 1) * 100 > -5
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code})
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector2, on='code')
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector3, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selector1 & selector2 & selector3]
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，同时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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