(supermind)振幅大于1、北京A股除外、收盘价_boll(upper值)且收盘价

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，收盘价在Boll上轨下、中轨上的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要以股票价格波动、地域分类等因素作为选股指标。具体逻辑如下：

选取振幅大于1的股票；
排除北京A股；
选取收盘价在Boll上轨下、中轨上的股票。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过于注重短期技术指标的变化，忽略了公司基本面因素的影响；
可能会出现因为暴涨暴跌而扭曲选股结果的情况；
选股结果可能有局限性，选择出来的股票数量较少。

如何优化？

为了改善上述可能存在的风险，可以从以下几个方面对选股逻辑进行优化：

将基本面分析与技术分析进行合理的权衡，综合选股；
根据市场行情对选股条件进行灵活的调整，以避免选股出现过度扭曲的情况；
在基于技术指标的选股条件基础上，加入其他因素的综合考虑；
优化选股参数，减少过度拟合的风险。

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；
选取在过去一段时间内涨幅较大、且具有良好业绩、健康财务状况的股票。

同花顺指标公式代码参考

考虑到此选股逻辑中Boll指标和振幅指标的应用，同花顺指标公式代码可以参考以下：

//振幅
IF((HIGH - LOW) / LOW > 0.015 AND ISSETWL AND BOARDNAME <> '北京A股', 1, 0)

// Boll指标
BOLL(CLOSE, 20, 2)
UP=REF(HHV(((HIGH+LOW)/2),N),1);
DN=REF(LLV(((HIGH+LOW)/2),N),1);
MA=(UP+DN)/2;
BOLLUP=(UP+K*MA)/(1+K);
BOLLDN=(DN+K*MA)/(1+K);
MID=(BOLLUP+BOLLDN)/2;

IF (CLOSE < BOLLUP AND CLOSE > MID, 1, 0)

python代码参考

选股逻辑的Python代码可以参考以下：

# 振幅指标
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['amplitude_condition'] = df['amplitude'] > 0.015

# Boll指标
df['MA20'] = talib.MA(df['close'], timeperiod=20)
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = talib.BBANDS(df['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2)
df['boll_condition'] = (df['close'] < df['upper']) & (df['close'] > df['middle'])

# 合并逻辑
df['condition'] = df['amplitude_condition'] & df['boll_condition'] & (~df['name'].str.contains('北京A股'))

# 最终结果
exc_stocks = df[df['condition']]
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。

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