问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
该选股策略主要包含了技术面和量价关系相关的指标。振幅大于1考虑了股票的波动性，今日控盘大于21反映了市场资金流入，昨日成交额大于6千万则反映市场参与度较高。可以通过一定的技术分析方法选股，可以增强选股的精度和可靠性。
有何风险？
该选股策略可能面临以下风险：
- 过度关注近期走势：该策略可能会忽略公司的基本面分析，过度关注近期市场情况和热点板块；
- 风险控制不够严格：该策略可能会忽略某些选择标准，如未考虑盈利能力等指标。
如何优化？
为了降低风险和提高策略的精度，我们可以通过以下措施进行优化：
- 综合运用多种分析方法，如技术面、基本面和市场板块分析等，增加策略的全面性和可靠性；
- 采用更严谨的风险控制方法，如在选股前设置预设限制条件等；
- 优化选股标准，如选择盈利能力更强的公司，或采用更全面的量价关系指标等，以便更好地反映市场的情况。
最终的选股逻辑
根据优化需求和风险控制的考虑，我们可以最终选择以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21；
- 昨日成交额大于6千万。
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 = YESTERDAY(VOLUME()) > 60000000;
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 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='volume', count=2)[0] > 60000000
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[:5]
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求调整。
## 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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