问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，今日控盘＞21，元宇宙。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于技术面指标进行选股，振幅大于1和今日控盘＞21用来判断股票的波动性和资金流动情况，元宇宙则是指股票所属的概念板块，使用该指标可以筛选出具有概念热点的股票。该策略较为简单直观，但是忽略了公司基本面情况等重要因素，存在较大风险。
有何风险？
该选股策略主要风险在于忽略了公司基本面情况等重要因素，以及忽略了其他技术指标和市场情况的影响，容易产生过度拟合现象。此外，元宇宙等概念板块容易产生虚假热点，需要综合考虑其他指标。
如何优化？
选股策略可以加入公司基本面因素和市场因素等其他因素综合考虑，同时可以采用机器学习等方法进行模型优化，尽可能避免过度拟合现象。此外，选股策略可以综合考虑其他技术指标和市场情况的影响，避免单一指标对选股结果的影响。对于元宇宙等概念板块，可以结合其他指标如资金流入等进行判断。
最终的选股逻辑
为了更全面地考虑各类因素，选股策略可以采用以下指标：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 拥有与元宇宙相关的概念板块；
- 考虑股票的市场热度和资金流向等市场因素；
- 加入公司基本面指标，如EPS、ROE和PEG等；
- 综合考虑其他技术指标，如MACD、KDJ等。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = GZ_TYPE('元宇宙');
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ),1),0) == 0;
Python代码参考
以下是Python实现该策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_concept_stocks('元宇宙'):
c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][0]) > 0.21
c3 = True
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要结合自身需求进行调整。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
