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，昨天换手率＞8%。
选股逻辑分析
该选股策略以振幅为主要指标，选取波动较大的潜在高涨股票，并排除北京地域风险。同时，考虑昨天的换手率，认为活跃的股票更容易有潜在机会。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；
- 需要昨天的活跃程度，选取昨天换手率大于8%的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险问题：
- 挑选活跃股票，有可能造成过度买入或卖出；
- 排除北京A股存在的局限性，忽略其他地区的潜在风险；
- 选用振幅作为关键指标，可能会忽略其他关键数据的價值。
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：
- 在振幅外，同时加入其他指标或数据，以减少太多的依赖一个指标；
- 审慎选择筛选条件，避免因活跃程度而造成过度卖出或买入；
- 根据实际情况，设置科学的指标来避免局限性和忽略值得关注的数据。
最终的选股逻辑
通过对选股策略中可能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：
- 挑选出振幅大于1的股票；
- 根据地域风险分类，排除特定区域的股票；
- 综合其他指标，例如相对强度和市场价值，来选择高增长的资产；
- 并选取昨天换手率大于8%的股票。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑中振幅、地域分类以及昨天的换手率指标的应用，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";
//昨日换手率
C0 = TURNOVER_RATIO>8;
//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，实现编写的Python代码参考如下：
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['turnover_condition'] = df['turnover_ratio'] > 8
df = df[df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['turnover_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？
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