问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，竞价涨幅介于-2%到5%之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑在基于技术指标的筛选基础上，引入了竞价涨幅指标。竞价涨幅是指股票在开盘前一段时间内的涨幅，对于当天股票的涨跌方向有较大的参考意义。通过选取竞价涨幅在一定范围内的股票，可以更好地捕捉股票价格上涨的趋势，从而提高选股的成功率。
有何风险？
该选股逻辑仍然基于历史数据和技术指标进行筛选，存在过度拟合和忽略市场基本面变化的风险。此外，竞价涨幅指标本身也可能会受到市场做多做空情绪的影响，选股结果可能会存在一定的误差。
如何优化？
可以将竞价涨幅指标与其他技术指标和基本面数据进行综合考虑，形成更有价值的选股策略。同时需要考虑不同市场环境下选股策略的适应性，以防止盲目追求过度优化带来的风险。
最终的选股逻辑
经过综合考虑，我们将选股逻辑调整为：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 竞价涨幅介于-2%到5%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;
BJCHA := (OPEN - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1);
SELECTOR := C5 > 0.5 AND C < 20 AND BJCHA >= -0.02 AND BJCHA <= 0.05 AND AMPLITUDE > 1;
RESULT := SELECTOR;
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 计算竞价涨幅
bjcha = (open - close.shift(1)) / close.shift(1)
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
'amplitude': amplitude,
'bjcha': bjcha
}).query('amplitude > 1 & C < 20 & bjcha > -0.02 & bjcha < 0.05')
return selected_stocks['code'].tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，可以更加灵活地调整和优化策略，同时也更便于分析和复现选股结果。
## 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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