问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，昨日主力控盘。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了价格波动性和主力控盘情况，振幅和K线反映短期行情，昨日主力控盘代表了股票受到主力资金关注的热度和潜力。选股逻辑采用了技术面和基本面相结合的方法，有利于更好地发掘潜在股票。
有何风险？
该选股逻辑主要以技术指标为主，短期行情变动和主力资金动向可能受到一系列因素影响，包括市场情绪、政策利好利空、基本面等多种因素，可能导致该策略的表现不稳定。同时，主力控盘等指标在选股过程中容易出现信息延迟或不准确等情况，需要综合多方面数据进行判断。
如何优化？
可以加入其他基本面和经济指标，如营收规模、净利润增长率、ROE等因素。同时可以通过选取较长时间周期的指标，如半年、一年分析股票走势和基本面表现，以更全面地了解潜在股票的投资价值。可以采用机器学习等方法进行选股优化。
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；
- 昨日主力控盘；
- 加入其他基本面和经济指标；
- 选取较长时间周期的指标进行分析；
- 采用机器学习等方法进行选股优化。
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：
SELECTOR1 := ((HIGH - LOW) / C) > 0.01;
SELECTOR2 := C < 20;
SELECTOR3 := C*10000/VOL == REF(C*10000/VOL, 1);
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，C代表收盘价，VOL代表成交量，REF用于计算前一日的主力控盘情况。
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 = close < 20
mass_control = close * 10000 / volume
selector3 = mass_control == mass_control.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.drop('selected', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标，综合选择符合条件的个股进行投资，可以根据实际情况和投资风格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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