问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,K线小于20,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的价格波动幅度、技术指标和走势趋势等因素，通过筛选出具有较大波动性和有望反弹的股票，同时关注股票的走势，进一步降低选股的风险并锁定市场上的获利机会。
有何风险？
该选股逻辑可能存在的主要风险是，股票价格波动较大，且存在回落风险。同时，单日涨幅较大的股票可能会伴随着一定的风险和不确定性，需要注意控制好仓位，并严格进行风险控制和止损操作。
如何优化？
可以考虑引入其他技术指标，如MACD、RSI等指标，来综合判断股票的走势趋势和涨跌情况。同时，可以结合行业板块资金流向等因素进行选股，进一步提高选股的准确性和盈利水平。
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；
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
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: COUNT(C > REF(C, 1), 25) > 0;
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;
RESULT := SELECTOR;
其中，COUNT(C > REF(C,1), 25) > 0用于统计最近25个交易日中，股票单日涨幅大于等于10%的天数。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
import talib
amp = (df['high'] - df['low']) / df['close']
kdj, kdj_signal = talib.STOCH(df['high'], df['low'], df['close'], fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
count = (df['close'] > df['close'].shift(1) * 1.1).rolling(window=25).sum()
selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (count > 0)
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
selected_stocks.drop('pct_chg', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过使用Python实现该选股逻辑，结合股票的振幅、KDJ指标和单日涨幅等因素，综合分析股票的走势和趋势，并筛选出有较大上涨潜力的标的。在实际运用中，可以根据具体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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