(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、2021年

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,2021年。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑了价格波动、市场影响力和市场情况等因素。振幅大于1和今日控盘＞21为筛选波动大、市场影响力较大的个股，2021年为筛选符合当年市场情况的个股。该逻辑结合了市场情况和股价表现数据，在某些情况下可以找到表现较好的个股，但仍有潜在风险。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过分依赖市场情况，忽略基本面数据和长期趋势；
涨幅波动也需要考量，不同的股票市场，设定涨幅的表现比例是不一样的，选择标准可能不尽相同；
该逻辑仅能筛选部分短期表现良好的个股，对于大多数个股没有实际参考意义。

如何优化？

为了提高选股逻辑的可靠性和实用性，我们可以进行以下优化：

在市场情况的基础上，结合其他基本面指标和技术指标，形成更加全面的选股策略；
考虑涨幅波动，结合不同的市场情况设定涨幅标准，避免选股标准过于主观；
综合考虑交易和操作成本等因素，避免选股后无法盈利的损失。

最终的选股逻辑

综合考虑上述因素，我们最终选择以下的选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
2021年；
在此基础上，可以引入其他多种基本面指标和技术指标，进行优化和完善。同时，在选股的同时需要充分考虑交易和操作成本等因素，避免盲目的选股而导致无法盈利。

同花顺指标公式代码参考

C1 = IF(AMO<=0, 0, (AMO-CONST(AMO, 3))/CONST(AMO, 3)*100);
C1 = IF(C1>100, 100, C1);
C1 = IF(C1<0, 0, C1);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = DT>=2021*10000;
SELECTOR = C1 + C2 + C3;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

C1 = np.where(ta.AMO()<=0, 0, (ta.AMO()-ta.AMO()[-3])/ta.AMO()[-3]*100)
C1 = np.where(C1>100, 100, C1)
C1 = np.where(C1<0, 0, C1)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY()>0.21
C3 = ta.DT()>=2021*10000
selector = C1 + C2 + C3
result = np.argsort(np.argsort(selector))

    ## 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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