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，现量大于1万手且当日高开。
选股逻辑分析
该选股逻辑以股票价格波动、地域分类和交易量为主要指标进行选股。具体逻辑如下：
- 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；
- 选取现量大于1万手的股票，加入成交量的考核；
- 排除低开的股票，选取当日高开的股票。
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；
- 当日高开不一定能持续，存在失败率。
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；
- 在选股条件中加入资金面的考虑，避免操作不便或跟风盲从的弊端；
- 考虑到当日高开的不确定性，可以加入后续趋势分析的判断来优化选股结果。
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；
- 选取现量大于1万手的股票，加入成交量的考核；
- 选取当日高开，短线涨跌均衡的股票；
- 追求趋势的影响，在底部交易时优先挑入不换手高价、景气度高的优质个股。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑中成交量和高开价指标的应用，同花顺指标公式代码可以参考以下：
// 成交量
V1 = V > 10000 ; // 一天平均成交量
V2 = MA(V,5) > MA(V,10) ; // 较大均线的成交量
V3 = VOL > 1.5 * MA(V,20) ; // 较大成交量
// 只选择当日高开
O1 = OPEN > REF(CLOSE,1) ; // 开盘价高于昨收价
O2 = OPEN = MIN(HIGH,OPEN) ; // 排除低开股票
// 将指标组合在一起
IF(V1 AND V2 AND V3 AND O1 AND O2 AND (HIGH - OPEN) / (OPEN - PRECLOSE) > 0.05 AND (HIGH - PRECLOSE) / (OPEN - PRECLOSE) > 0.05, 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['volume_condition'] = df['volume'] > 10000
df['high_open_condition'] = ((df['high'] - df['open']) / (df['open'] - df['pre_close']) > 0.05) & ((df['high'] - df['pre_close']) / (df['open'] - df['pre_close']) > 0.05)
df['name_condition'] = ~df['name'].str.contains('北京A股')
# 合并条件
df['condition'] = df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['volume_condition'] & df['high_open_condition']
# 处理结果
exc_stocks = df[df['condition']]
exc_stocks = exc_stocks.sort_values(by=["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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