问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的技术表现和市场活跃度。振幅大于1和K线小于20代表股票具有较高的波动风险和机会，昨日成交额大于6千万可以进一步验证股票的交易活跃度和市场性质。通过综合考量多个指标，选出更具有市场价值的个股。
有何风险？
该选股逻辑主要基于技术分析和市场表现，忽略了基本面因素和行业趋势等重要因素。在某些情况下，股票的技术表现和成交量可能会受到市场情绪、炒作和机构操作等因素的影响，导致股票的价格不稳定和风险增加。此外，该策略没有明确的买入卖出规则和风险管理措施，可能面临较高的交易成本和无法控制的亏损风险。
如何优化？
可以增加基于市场趋势和行业分析的因素，如PE、收益率、市净率等，综合考虑基本面和技术面因素，增强选股策略的可靠性和稳定性。为控制风险，可以根据策略设定止损和止盈规则，同时定期进行备份和回测，及时调整策略参数和升级选股逻辑。
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；
- 昨日成交额大于6千万；
- 综合考虑基本面和技术面因素。
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 := TURNOVER * 10000 > 60000000;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，TURNOVER代表成交额。
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
selector3 = turnover * 10000 > 60000000
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code})
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector1, on='code')
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector2, on='code')
selected_stocks = selected_stocks.merge(selector3, on='code')
selected_stocks = selected_stocks[selector1 & selector2 & selector3]
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标，逐步筛选符合条件的个股并综合选择，同时具有灵活性和实时性。此外，可以在此基础上增加基本面因素等，进一步优化选股策略。
## 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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