问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，流通市值在50-100亿之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅和K线的基础上，引入了流通市值的条件限制。通过筛选出流通市值处于50-100亿之间的股票，可以更加专注于寻找市值适中、波动性较大的股票，同时也更方便于构建风险控制机制。
有何风险？
选股逻辑仍然基于技术指标和历史数据进行筛选，忽略了市场风险和公司基本面等其他因素，存在较大的波动性和不确定性。此外，在选取流通市值的区间范围时，需要考虑到市场整体情况和行业周期，否则可能导致选股结果错误。
如何优化？
在策略中引入更多基本面数据，如市盈率、市净率、ROE等数据，可以更全面地分析选股的可行性和价值，避免过于依赖技术指标进行选择。此外，还可以针对不同行业和市场环境设置不同的流通市值区间，避免过于依赖固定数值进行筛选。
最终的选股逻辑
在综合考虑各种因素后，我们将选股逻辑调整为：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 流通市值在50-100亿之间。
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;
MCAP:= GET_PEIZHI(FCODE, 300023);
SELECTOR:= C5 > 0.5 AND C < 20 AND MCAP>=50 AND MCAP<100 AND AMPLITUDE > 1;
RESULT:= SELECTOR;
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分，假设已获得数据close，high，low，open，成交量数据vol，股票的流通市值数据mcap
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
'amplitude': amplitude,
'mcap': mcap
}).query('amplitude > 1 & C < 20 & mcap >= 50 & mcap < 100')
return selected_stocks['code'].tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，代码更加易于实现和理解，同时也可以方便地根据具体情况对策略进行修改和优化。
## 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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