问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，2021年。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了波动性、地域风险和时间因素等因素，具体逻辑如下：
- 挑选出振幅大于1的股票；
- 排除北京A股，避免地域风险；
- 选择在2021年内上市的股票。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险问题：
- 只考虑了股票的短期涨跌波动情况，忽略了长期趋势和基本面因素；
- 排除北京A股存在的局限性，忽略其他地区的潜在风险；
- 只选择2021年上市的股票，可能忽略了其他时间段的潜在机会；
- 选股策略关键指标参数的设定需要优化。
如何优化？
为了改善选股逻辑中的风险问题，可以从以下几个方面进行优化：
- 在选择股票时，应该包括多个时间段和多个股票类型，综合分析股票的走势；
- 考虑其他地区的股票和市场因素，扩大选股范围避免地域风险；
- 引入更多市场因素和基本面因素，对股票进行全面分析；
- 对选股逻辑关键指标参数设定进行反复测试与调整，提升策略精度。
最终的选股逻辑
通过对选股策略中存在的问题和缺陷进行优化，可以获得以下改进后的选股逻辑：
- 综合考虑股票波动情况、市场趋势、基本面等因素，选出具有投资价值的股票；
- 基于多个时间段和多个股票类型，全面分析股票走势；
- 扩大选股范围，避免地域风险；
- 引入更多市场因素和基本面因素，对股票进行全面分析；
- 对选股逻辑关键指标参数进行反复测试和调整，细化优化逻辑精准度。
同花顺指标公式代码参考
为了根据上述选股逻辑实现选股功能，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//振幅
A0 = ((HIGH-LOW)/LOW) > 0.01;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京";
//选择在2021年上市的股票
C0 = YEAR==2021;
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0,1,0)
python代码参考
为了根据上述选股逻辑实现Python代码功能，参考如下：
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['name_condition'] = ~df['name'].str.contains('北京')
df['year_condition'] = df['date'].dt.year == 2021
df = df[df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['year_condition']]
exc_stocks = df.sort_values(by='market_cap', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
注意事项
本回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，具体实现需要根据自身投资策略进行相应调整。
## 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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