问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，竞价时涨跌幅买入大单/特大单共计买入量大于0.7千万。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于股票的交易数据，包括振幅、K线、涨跌幅等因素进行筛选符合条件的股票。在以上基础上，选股逻辑还引入了股票的买入大单和特大单的共计买入量大于0.7千万的条件，以筛选出资金流入比较充沛的个股。该选股策略适用于寻找成交量增加的股票，并且该策略需要通过大单和特大单的筛选来衡量资金面的情况。
有何风险？
该选股策略具有一定风险，其中一大风险是过分依赖于短期买卖情况和资金流动情况，该策略筛选出来的股票有一定波动风险。另外，该策略还容易被操纵，可能会被资金程度较为雄厚的机构或个人利用，从而导致其对股票的分析和预测出现偏差。
如何优化？
可以添加更多的技术分析指标，并结合长期趋势进行分析。同时，考虑设定比较合理的买点和卖点，可以在股票价格相对低的时候入手。此外，在选股策略中可以引入更多的财务指标，并且根据股票市场的实际情况和策略自身的目的进行适当的调整和优化。
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；
- 竞价时涨跌幅买入大单/特大单共计买入量大于0.7千万。
在以上条件的基础上，可以综合考虑股票的财务指标、市盈率、市净率、总营收等指标，以及技术面的判断指标，在综合分析股票的基本面和现状的基础上进行选股。
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：
C1: Amp()>1;
C2: KDJ(9,3,3)<20;
C3: DAYLY_JUMP(1)>0;##竞价时涨跌幅
C4: L_AMOUNT>700000000;##买入大单和特大单的共计买入量大于0.7千万
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (df['dayly_jump'] > 0) & (df['l_amount'] > 700000000)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过在Python中实现该选股逻辑，结合振幅、K线、竞价时涨跌幅以及买入大单和特大单的总买入量等条件，综合考虑选股。可以根据实际情况和策略要求进行适当的调整和改进。
## 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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