问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1、K线小于20、开盘价在十日线左右进行选股。
选股逻辑分析
该选股逻辑着重关注了技术指标的筛选条件，通过振幅和K线的限制，筛选出有一定波动性的标的；再通过开盘价与十日线的比较，可以较为准确地确定股票价格的走势。同时，该选股策略相对于其他策略，具有一定的安全性，并且易于操作。
有何风险？
由于该策略主要基于技术指标，对基本面和市场情况的考虑较少，因此依然存在一定的风险。如在市场行情变动或不确定性加大的情况下，可能会出现选股结果不够准确的情况。
如何优化？
可以结合基本面和市场情况，对股票进行综合考虑，避免单一纬度的思维。此外，在技术指标上可以添加其他限制条件，如成交量的变化幅度等，更好地对标的进行筛选。
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；
- 开盘价在十日线左右；
- 综合考虑业绩、基本面等情况；
- 添加其他限制条件，如成交量等。
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:=TSL*0.999/UPL>1.01 OR TSL*0.999/UPL<0.99 ;
C2:=REF(O,1)>=MA(C, 10) AND REF(O,1)<MA(C, 10)*1.05;
C3:=VOL>REF(VOL,1);
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3;
RESULT:=SELECTOR;
其中，TSL代表圆弧形指标，UPL为MA(TSL, U)，O为开盘价，C为收盘价，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
tsl = talib.TSL(df['high'], df['low'], df['close'], 28)
upl = talib.MA(tsl, timeperiod=28)
median = talib.MA(df['close'], timeperiod=10)
selector1 = ((tsl * 0.999 / upl) > 1.01) | ((tsl * 0.999 / upl) < 0.99)
selector2 = (df['open'].shift(1) >= median) & (df['open'].shift(1) < median * 1.05)
selector3 = df['vol'] > df['vol'].shift(1)
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('pct_chg', ascending=False)
selected_stocks.drop('pct_chg', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过使用Python实现该选股逻辑，结合圆弧形指标、开盘价和十日线的条件进行选股。在实际运用过程中，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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