问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，周K线上穿30周线。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于技术指标进行选股，振幅和K线是主要的技术指标，周K线上穿30周线则进一步确认了股票价格上涨的趋势。适用于长期投资者，更好地捕捉长期股价趋势。
有何风险？
该选股策略忽略了市场基本面变化的影响，很难预测股票价格长期走势。同时，周线上穿30周线存在较长时间的滞后性，因此不能及时预判行情走向。
如何优化？
可以引入其他基本面数据或指标，例如市盈率、市净率等，同时考虑进一步优化技术指标，例如操盘线、MACD等。同时，合理结合不同的选股策略组合，以适应不同的市场环境。
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；
- 周K线上穿30周线。
同花顺指标公式代码参考
以下是在通达信上实现该选股策略的指标公式代码：
AMPLITUDE := (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR1 := C5 > 0.5 AND C < 20;
MA30 := MA(C, 30);
WEEKLY_SELECT := WEEKLY AND C > MA30 AND REF(C, 1) <= REF(MA30, 1);
RESULT := SELECTOR1 AND WEEKLY_SELECT;
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 计算周K线和30周线
weekly_k = close.resample('W').last()
ma30 = weekly_k.rolling(30).mean()
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
'amplitude': amplitude,
'weekly_k': weekly_k,
'ma30': ma30
}).query('amplitude > 1 & C <20 & weekly_k > ma30 & weekly_k.shift(1) <= ma30.shift(1)')
return selected_stocks['code'].tolist()
Python 实现该策略的选股逻辑，同样可以进行灵活地调整和优化策略，并通过 Python 的数据处理和可视化功能更便于分析和复现选股结果。
## 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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