问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，昨日9:15匹配价跌停。
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，结合昨日9:15匹配价的跌停情况，选择市场上具备短期投资潜力的股票，达到获利增长的效果。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的长期潜力，只关注了短期走势，容易造成过于频繁的交易和过度的风险。同时，昨日9:15匹配价跌停作为一个单一的指标，可能无法全面反应股票的真实价值和基本面情况。
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，在保证短期收益的情况下，考虑到长期和稳定的投资效益。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；
- 昨日9:15匹配价跌停；
- 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;
YEST_TRD := CROSS(HIGHREF(1), LLV(LOWREF(1), 3));
SELECTOR2 := ((YEST_TRD > 0) AND (YEST_TRD <= LLV(YEST_TRD, 20)));
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，YEST_TRD 表示昨日9:15匹配价是否跌停。
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 = (close < 20) & (amplitude > 1)
# 昨日9:15匹配价是否跌停
yest_trd = (high.shift(1) < low.shift(1).rolling(3).min())
selector2 = yest_trd & yest_trd.rolling(20).sum().astype(bool)
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({'yest_trd': yest_trd}).sort_values(by='yest_trd', ascending=False)
selected_stocks = selected_stocks.iloc[:5]
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selector1 & selector2]
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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