问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1、K线小于20、以大单净量排行进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了技术面和资金面指标，振幅大于1表示该股票有一定波动性，K线小于20表示该股票处于低位，大单净量排行表示该股票受到资金追捧。该逻辑在综合考虑股票的情况时，除了技术面之外，引入了资金面的因素。
有何风险？
该选股逻辑忽略了股票的基本面、财务状况等因素，同时大单净量排行受到市场因素的影响，可能存在选错或漏选的情况。同时，需要注意大单净量排行的更新速度和及时性，以保证选股结果的准确性和实时性。
如何优化？
可以加入其他技术指标和形态识别方法，进一步筛选符合条件的股票。同时，可以结合基本面和财务数据等多种因素，进行更全面的选股分析。对于大单净量排行，可以结合其他的资金指标，如主力资金流向、涨跌停板数据等，多维度考虑股票的资金面状况。
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；
- 大单净量排行位于前列；
- 综合考虑多个技术指标和形态识别；
- 结合基本面、财务和行业状况等因素；
- 多维度考虑资金面状况，进一步筛选符合条件的股票。
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:=(HIGH-LOW)/C>0.01;
c2:=KONGB<20;
rank:=RANK(VOL,0)>0 AND RANK(VOL,0)<=50; // 前50名
SELECTOR:=c1 AND c2 AND rank;
RESULT:=SELECTOR;
其中，VOL为成交量。
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 = df['KONGB'] < 20
selector3 = df['volume'].rank(ascending=False) <= 50 # 大单净量排行位于前50名
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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