问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,周K线上穿30周线。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术分析和市场因素，加入了周K线和30周均线的因素。最初筛选条件和之前的题目略有不同，明确了需要选出比较稳定的上涨股票，而不仅仅是涨跌幅的限制。通过综合考虑市场品种和分析技术的指标，可以更有效地筛选出符合条件的股票。
有何风险？
该选股策略的主要风险还是来自于市场变动风险和行情变化风险，以及股票基本面变化等因素导致的损失。此外，技术指标反应速度滞后，可能会导致选股精度下降，从而影响到策略的初衷。选择的指标也可能存在不稳定性，而且综合考虑的指标也可能过于复杂，导致难以理解和调整。
如何优化？
为了避免风险并提高精度，需要从多个方面进行优化：
- 加入基本面和行业分析，对股票进行综合评估，以避免盲目依赖技术指标；
- 调整技术分析指标的参数，合理确定其阈值和权重，以获取更有效的结果；
- 加入一些形态分析和动量指标，加强选股策略；
- 结合风险管理机制，合理控制仓位和合理分散配置，减少风险。
最终的选股逻辑
考虑风险和优化需求，得到完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 周K线上穿30周均线；
- 财务数据及行业发展良好。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现此策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = CROSS(MA(CLOSE, 30), REF(MA(CLOSE, 30), 1));
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR), 1), 0) == 0;
python代码参考
以下是Python实现此策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = cross_above(get_ma(stock, 30, end_date=datetime.now(), frequency='1w'), get_ma(stock, 30, count=2, end_date=datetime.now(), frequency='1w'))
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_price_change(x, 1, datetime.now(), frequency='1d'), reverse=True)
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。
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