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，9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股策略以振幅为主要指标，选取波动较大的潜在高涨股票，并排除北京地域风险。同时，该策略通过限制9点25分时的涨幅，避免选股时的短期过度涨幅，认为有更好的长期表现。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；
- 选取9点25分涨幅小于6%的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 虽然振幅大的股票可能存在潜在的高涨性，但也可能面临较大的价格波动风险；
- 排除北京A股存在局限性，忽略其他地区的潜在风险；
- 根据短期涨幅进行选股，存在过度卖出或买入的决策风险。
如何优化？
为了改善选股逻辑中存在的风险问题，可以从以下几个方面进行优化：
- 选股策略中可以根据其他指标或数据进行比较和分析，避免单一指标的局限性；
- 对排除特定风险的判断可以更为科学、客观，降低误判的概率；
- 考虑对短期涨幅进行调整，例如设置震荡幅度等更为科学的指标。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 选取振幅大于1的股票；
- 根据实际情况进行股票地域风险分类，避免特定区域的风险；
- 根据更科学的指标判断股票长期表现行情，例如应该选取相对稳定波动的股票，而非选择短期震荡幅度较大的股票。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑中振幅、地域分类以及短期涨幅指标的应用，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//振幅
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01 ;
//涨幅
B0 = (OPEN * 0.95 - YESTERDAY_CLOSE) / YESTERDAY_CLOSE * 100 < 6 ;
//地域
C0 = NAME NOT CONTAIN "北京" ;
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0 ,1,0)
python代码参考
选股逻辑的Python代码可以参考以下：
# 统计涨幅
df['morning_rise'] = (df['open'] * 0.95 - df['pre_close']) / df['pre_close'] * 100
# 指标条件
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['name_condition'] = ~df['name'].str.contains('北京')
df['morning_rise_condition'] = df['morning_rise'] < 6
# 合并条件
df['condition'] = df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['morning_rise_condition']
# 处理结果
exc_stocks = df[df['condition']]
exc_stocks = exc_stocks.sort_values(by="circulation", ascending=False)
exc_stocks = exc_stocks.head(context.configure.pick_num)
注意事项
此回答中的选股逻辑、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的调整。
## 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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