(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、60开头的股票

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,60开头的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑了价格波动、市场影响力和公司代码等因素。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，60开头的股票为筛选以60开头的股票。该逻辑仅仅是将股票的代码作为选股标准，没有充分考虑股票本身的基本面和价格特征，需要进一步优化。

有何风险？

该选股逻辑存在以下风险：

过于依赖技术指标和市场数据，忽略公司的基本面信息和发展趋势；
可能会漏选到一些表现良好的股票，或者选入表现不佳的个股；
对于特定股市和时间点，60开头的股票并不一定符合市场情况。

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：

引入更多的基本面指标和技术指标，充分量化股票的价格特征和公司的基本面，并结合市场数据进行选股；
在市场情况的基础上，仅选择股价表现较好的股票，避免因股票的代码而忽略了表现良好的个股；
根据市场的情况和股票的表现，动态调整选股标准，减少潜在风险。

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；
股票涨幅排名前25%；
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 = REF(ABS(AMO/REF(AMO, 1)-1), 1);
C1 = IF(C1>1, 1, C1);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = 1 - RANK(C1)/COUNT(C1, 10) < 0.25;
C4 = LEFT(STOCKID, 2) == "60";
SELECTOR = C2 + C3 + C4;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

C1 = np.where(np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1)>1, 1, np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1))
C1 = np.where(C1>1, 1, C1)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY()>0.21
C3 = (1 - np.argsort(np.argsort(C1)) / np.count_nonzero(C1) < 0.25)
C4 = [True if x[:2] == '60' else False for x in ta.STOCKID()]
selector = C2 + C3 + C4
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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