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，换手率大于2%且小于9%。
选股逻辑分析
该选股逻辑以股票价格波动、地域分类以及换手率为主要选股指标，在观察高涨潜力的同时，避免较大风险。具体逻辑如下：
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股，避免地域因素的影响；
- 选取换手率在2%到9%之间的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 选股逻辑过于简单化，可能会忽略其他重要因素对选股的影响；
- 换手率的比值范围可视为比较宽松，存在一定误判或不准确的可能性；
- 限制北京A股只是地域性因素的剔除，可能存在其他的局限性未排除。
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：
- 合理增加多个指标的比较和分析，避免过度依赖单一指标；
- 设定更为严格的换手率条件，避免误判情况；
- 在剔除北京A股的基础上，根据实际情况进行行业或股票的排除。
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；
- 排除北京A股，剔除行业或个股的局限性；
- 选取换手率在5%到7%之间的股票；
- 合理加入其他因素进行综合比较和分析，避免选股被单一指标所左右。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑中振幅、地域分类以及换手率指标的应用，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//振幅
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01 ;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京" ;
//换手率
C0 = TURNRATE BETWEEN 2 AND 9 ;
//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：
# 指标条件
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['name_condition'] = ~df['name'].str.contains('北京')
df['turnover_condition'] = (df['turnover_rate'] > 0.05) & (df['turnover_rate'] < 0.07)
# 合并条件
df['condition'] = df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['turnover_condition']
# 处理结果
exc_stocks = df[df['condition']]
exc_stocks = exc_stocks.sort_values(by=["net_volume"], 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？
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