问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，机构抄底。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于技术分析和基本面数据，结合机构抄底情况，筛选具备潜力和价值的个股。机构抄底被视为很多投资者认为是股票上涨的信号，机构投资者往往会先评估股票的未来增长潜力和市场前景，进而购买股票，进而将其带到更高的价格。
有何风险？
该选股策略过于依赖机构抄底这一单一的指标，可能无法全面反映个股实际价值和市场情况，而造成选股偏差。同时，机构抄底并不一定能够解读正确的市场信号，可能会导致选股错误和不良后果。
如何优化？
可以综合运用技术分析和基本面，针对个股进行深入分析和比较，丰富选股策略的内容和维度。同时，可以运用更准确和全面的指标和数据，过滤并排除市场风险，提高选股成功率。另外，结合选股策略进行良好的风险控制和资金管理，规避不必要的风险。
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；
- 机构抄底；
- 综合考虑技术分析和基本面。
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;
SELECTOR2 := (BIGVOL > 0 AND BIGVOL >= SUM(BIGVOL, 20)) OR (BIGVOL > 0 AND BIGVOL >= SUM(BIGVOL, 30));
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，BIGVOL 表示机构当天买入的数量，SUM(BIGVOL, 20)表示过去20天内机构买入总量。
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
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = (close < 20) & (amplitude > 1)
# 机构抄底情况
bigvol = ts.get_sina_dd(code)['volume']
selector2 = (bigvol >= bigvol.rolling(20).sum()) | (bigvol >= bigvol.rolling(30).sum())
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({'bigvol': bigvol}).sort_values(by='bigvol', 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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