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，昨日主力控盘。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要以股票价格的波动性、地域分类、主力机构控盘来进行选股。具体逻辑如下：
- 选取波动性大于1的股票；
- 排除北京A股，减少地域限制；
- 确定昨日主力机构控盘的股票；
- 结合符合以上条件的股票进行选股。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略股票长期基本面风险；
- 主力机构控盘被误解；
- 筛选出来的条件过少可能会放大市场风险。
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：
- 加入基本面等长期影响指标；
- 应该对昨日主力机构控盘的判断标准进行更严谨、合理的定量化方法处理；
- 增加更多股票选取条件，同时对市场波动进行分析，降低选股策略的风险。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于2%
- 长期基本面指标符合；
- 排除北京A股；
- 昨日主力机构控盘，控盘比例大于20%
- 选股数量不少于5个，结合前期市场波动考虑。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑选股的繁多限制，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//振幅大于2%
IF((HIGH-LOW)/LOW>0.02 AND NOT(ISBJA),1,0)
//昨日主力机构控盘
IF(MAIN_FORCE>(CAPITAL_STKS+TRANS_STKS)*0.2/(CAPITAL_STKS+TRANS_STKS+FLOAT_A_SHR_TODAY),1,0)
python代码参考
选股逻辑的python代码可以参考以下：
def multi_factor_picker(context):
# 振幅大于2%，排除北京A股，昨日主力机构控盘，基本面符合
exc_stocks = context.exc_stocks[
((context.stocks.high - context.stocks.low) / context.stocks.low > 0.02) &
~(context.stocks.board == '北京A股') &
(talib.MAX(context.stocks.high, timeperiod=20)[-1] == context.stocks.high[-1]) &
((context.stocks.main_force_in - context.stocks.main_force_out) / context.stocks.main_force_in > 0.2) &
(basic_fundamental_judge(context.stocks))
]
# 返回选中的股票代码
# ...
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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