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，K小于20。
选股逻辑分析
该选股策略加入了技术分析指标K线，主要考虑了股票波动性、地域风险、技术面等因素，具体逻辑如下：
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股，为了避免地域风险；
- 综合考虑技术分析指标K线，判断K小于20，即在超卖区的股票；
- 综合考虑市值因素，限制投资规模。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
1.忽略公司基本面、财务数据等因素；
2. 区域性风险仍然存在，只排除北京A股可能不够全面；
3. 技术分析只是对历史走势的分析，无法保证未来的走势；
4. 市值因素并不能完全反映公司的价值，可能存在市值虚高或虚低问题。
如何优化？
为了优化选股策略，可以从以下几个方面进行改进：
- 综合考虑公司基本面、财务数据等深入挖掘；
- 区域性风险全面考虑，避免单一视角造成选择失误；
- 可加入其他技术分析指标，如趋势线、MACD等，从而获得更准确的行情判断；
- 流通市值内在价值不应被简单地忽略，需要全面评估企业市值，从而综合考虑市值及价值相关指标。
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分析和优化，可以获得以下改进后的选股逻辑：
- 综合考虑公司基本面、财务数据等深入挖掘；
- 区域风险全面考虑，通过筛选多个地域风险，从而避免单一风险视角；
- 综合考虑多种技术分析指标，获得准确的行情判断；
- 综合市值、价值相关指标，全面评估企业价值，筛选出具有投资潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合同花顺提供的指标公式，如下：
//振幅
A0 = ((HIGH - LOW)/LOW) > 0.01;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京";
//K线指标
C0 = K < 20;
//市值
D0 = CIRCULATIONMARKETVALUE <= 10000000000;
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0,1,0)
python代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合Python的pandas等模块和优矿的数据API，如下：
# 获取股票数据
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
# 判断股票所在地是否符合条件
df['region_condition'] = (~df['name'].str.contains('北京'))
# 判断K线是否符合条件
df['k_condition'] = df['k'] < 20
# 判断市值是否符合条件
df['market_value_condition'] = df['circulating_market_value'] <= 10000000000
# 综合判断各种条件
df = df[df['amplitude_condition'] & df['region_condition'] & df['k_condition'] & df['market_value_condition']]
# 根据市值降序排序
exc_stocks = df.sort_values(by='circulating_market_value', 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，实现过程中需要根据具体投资策略进行作出一定的调整优化。
## 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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