问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，按今日竞价金额排序前5。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于价格波动和走势作为过滤条件，结合按竞价金额排序，选择市场上表现相对优异的股票，达到风险控制和获利增长的效果。
有何风险？
该选股策略缺少对市场基本面的考虑，可能无法充分反应市场的实际情况。同时，按照竞价金额排序只考虑了当日交易量，无法全面反映股票价值和其潜力，也容易受到市场短期的影响，存在一定的投资风险。
如何优化？
可以适度加入基本面和财务数据因素，对选股策略进行更全面的分析和筛选，提高选股的准确性和效率。同时可以选择更具价值潜力的股票，同时结合技术指标和基本面因素的分析，实现更为优化的选股策略。
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；
- 按照综合指标对股票进行筛选；
- 适度考虑基本面和财务数据因素。
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;
SA := REF(VOL, 1);
SB := (VOL + SA) / 2;
SELECTOR2 := SB / 1000000 > 10;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，SA 表示前一日的成交量，SB 表示当日竞价金额平均值。
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)
Avg_jjj = (volume + volume.shift(1)) / 2 / 1000000
selector1 = (close < 20) & (amplitude > 1) & (Avg_jjj > 10)
# 按竞价金额排序
selected_stocks = pd.DataFrame({'Avg_jjj': Avg_jjj}).sort_values(by='Avg_jjj', ascending=False)
selected_stocks = selected_stocks.iloc[:5]
# 筛选选股
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selector1']]
return selected_stocks['code'].tolist()
Python 实现该策略的选股逻辑，结合综合指标和同花顺指标公式，更加全面和精确地筛选股票，同时可以进行更灵活的策略调整和优化。
## 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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