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，底部抬高。
选股逻辑分析
该选股策略在振幅大于1，排除北京A股的基础上，增加了底部抬高因素。具体分析如下：
- 振幅大于1的选股策略，有利于发现波动性强的股票；
- 排除北京A股，避免地域相关风险；
- 底部抬高指标可以用于判断超跌股票的反弹；
- 可结合市盈率、市净率等基本面数据筛选低估值优质股票。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 底部抬高指标无法100%准确预测股票未来的走势，存在假突破等风险；
- 底部抬高指标很难量化，且判断标准具有一定主观性；
- 只考虑了技术面因素，忽略了基本面的作用；
- 对市盈率、市净率等基本面数据的考虑不够深入，需要继续完善。
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：
- 底部抬高指标仅是技术面指标之一，还可以加入其他技术指标，如均线、MACD等；
- 底部抬高指标难以量化，可以尝试模型化；
- 加入基本面数据进行深入分析，可以考虑选取利润增长、资产负债率等指标；
- 在市盈率、市净率剖析基本面数据时，考虑行业因素，以免追高。
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：
- 综合考虑多种技术指标，如振幅、底部抬高、均线、MACD等，获得准确的行情判断；
- 尝试模型化底部抬高指标，并加入基本面数据，如利润增长、资产负债率等指标，以全面判断股票潜在价值；
- 优先选择高增长、低估值的股票，但确保在行业热点和趋势下操作；
- 设置合理的止盈和止损策略，控制风险。
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";
//底部抬高
C0 = ((((LOW - LLV(LOW,60))/LLV(LOW,60)) > 0.3) AND (((HIGH - LLV(HIGH,60))/LLV(HIGH,60)) > 0.3));
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0,1,0)
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'))
# 判断底部抬高是否符合条件
rolling_low = df['low'].rolling(window=60, min_periods=1).min()
rolling_high = df['high'].rolling(window=60, min_periods=1).max()
df['bottom_condition'] = ((df['low'] - rolling_low) / rolling_low > 0.3) & ((df['high'] - rolling_high) / rolling_high > 0.3)
# 综合判断各种条件
df = df[df['amplitude_condition'] & df['region_condition'] & df['bottom_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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