问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，企业性质。
选股逻辑分析
该选股逻辑在考虑市场波动性和股票K线走势的基础上，加入了企业性质的考虑，以期找到符合投资者胃口的标的。该逻辑更加全面地考虑了企业财务状况和行业特点等因素，有较大的参考价值。
有何风险？
企业性质的选择不够科学，有可能存在选股失灵的风险，同时在企业性质不同的情况下，股票的表现存在很大的区别，这也增加了风险。另外需要注意的是，直接从企业性质去选股容易忽略了行业前景和公司基本面等重要指标，对于对冲公司风险等问题仍需进一步考虑。
如何优化？
需要兼顾多个因素来选择标的，不仅要考虑企业性质，也要考虑行业前景、公司基本面等多个因素。选择行业进展较好的标的作为优先考虑。此外，也可以加入一些技术指标，如成交量等，来综合考虑行情走势。另外，需要注意风险控制，避免投资过程中的损失。
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；
- 考虑企业的性质、行业前景和公司基本面等因素；
- 加入其他基本面指标和技术指标；
- 注意风险控制。
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 := INDUSTRY = '医药生物';
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，C代表收盘价，INDUSTRY代表行业性质。
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 = industry == '医药生物'
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 = selected_stocks.sort_values('volume', ascending=False)
selected_stocks.drop('volume', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标并进行综合选择，可以根据实际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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