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，圆弧形。
选股逻辑分析
该选股策略以股价波动情况、地域风险与图形形态为指标，筛选出波动较大、具备投资价值的股票，同时排除北京地区的风险，以及选择符合圆弧形图形特征的股票。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；
- 选取股票形态为圆弧形的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险问题：
- 只选取昨天的涨势和图案是否符合，可能会忽略未来趋势；
- 排除北京A股存在的局限性，忽略其他地区的潜在风险；
- 选择图形为圆弧形是一种主观判断，可能存在误判；
- 只依赖历史数据，可能存在时效性问题。
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：
- 综合股价波动、流通市值等指标，选择潜在、有价值的股票进行筛选；
- 扩大地域范围的筛选，避免盲目排除；
- 引入更多技术分析手段，对图形进行全面、客观判断；
- 加入当日市场数据和预测因素，综合考虑多方面因素，找到有潜力的股票。
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：
- 综合考虑股价波动，市场消息、市值等因素，对潜在机会进行预测；
- 扩大区域范围或根据具体市场情况设置合理的排除区域条件；
- 引入人工智能分析技术，系统自动检测形态特征，有效降低主观判断风险；
- 加入当日市场数据和预测因素，综合考虑多方面因素，找到有潜力的股票。
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";
//形态特征
C0 = (REF(ISARC(120),-1) == 1);
//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['arc_condition'] = talib.ISARC(df, timeperiod=120).shift(1) == 1
df = df[df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['arc_condition']]
exc_stocks = df.sort_values(by='market_cap', ascending=False).iloc[:context.holding_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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