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，股价为18.5元。
选股逻辑分析
该选股逻辑以股票价格波动、地域分类以及股价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；
- 选取股价为18.5元的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 股价为18.5元并不能确定该股票的价值；
- 过度依赖单一指标，可能会忽略其他重要因素对选股的影响；
- 振幅大于1可能存在投机行为或市场波动的特殊情况，选取结果可能存有误差。
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：
- 加入基本面因素的考虑，避免过度偏重技术分析；
- 增加股价的范围，避免过度局限；
- 合理组合多个指标，避免片面偏重单一指标。
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；
- 选取股价在一定范围内的股票；
- 加入基本面因素，并严格筛选具有潜力的标的。
- 长期关注资金面和市场趋势，避免错误的短期交易。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑中振幅、地域分类以及股价指标的应用，同花顺指标公式代码可以参考以下：
// 振幅
A1 = AMO > 10 ;
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01 ;
// 地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京" AND NAME NOT CONTAIN "TCL" AND NAME NOT CONTAIN "香港" AND NAME NOT CONTAIN "澳门" ;
// 股价
C0 = CLOSE == 18.5 ;
// 组合
IF(A0 AND A1 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['price_condition'] = df['close'] == 18.5
# 合并条件
df['condition'] = df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['price_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？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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