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，规模2亿以上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要以股票规模、价格波动性、地域分类作为选股指标。具体逻辑如下：
- 选取规模在2亿以上的股票；
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了公司基本面因素的影响；
- 过于依赖价格波动性等技术指标；
- 筛选条件过于严格，筛选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：
- 引入其他的股票基本面指标；
- 结合市场走势和个股走势，对股票进行综合筛选；
- 对筛选条件进行适当的宽松，以提高选出标的的数量。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 选取规模在2亿以上的股票；
- 选取振幅大于1的股票；
- 排除北京A股；
- 股价位于移动平均线之上；
- 选股数量不少于20个。
同花顺指标公式代码参考
考虑到此选股逻辑选股的多方面限制，同花顺指标公式代码可以参考以下：
//规模要求
CIRCINFO1 > (200)
//振幅
IF((HIGH - LOW) / LOW > 0.015 AND NOT(ISBJA)
AND (IF(COND(HIGH > DELAY(CLOSE, 1), ABS(HIGH - DELAY(CLOSE, 1)), ABS(LOW - DELAY(CLOSE, 1))) / DELAY(CLOSE, 1) >= 0.02, 1, 0) >= 1),
1, 0)
//股价位于移动平均线之上
MA(CLOSE, 5) > CLOSE
//选股数量不少于20个
SYMBOLSTOCHOOSE >= 20
python代码参考
选股逻辑的Python代码可以参考以下：
def multi_factor_picker(context):
# 股票规模2亿以上
exc_stocks = context.exc_stocks[context.exc_stocks.market_cap >= context.configure.market_cap_min]
# 均线组合向上发散
ma_rule = [(context.stocks.close >= context.stocks.close.rolling(5).mean())]
# 振幅大于1%
exc_stocks = exc_stocks[ma_rule & (context.stocks.high - context.stocks.low) / context.stocks.low > 0.01 & \
~(context.stocks.board == '北京A股') & \
(context.stocks.close > context.stocks.close.rolling(5).mean())]
# 筛选数量
exc_stocks = exc_stocks.sort_values('market_cap', ascending=False)
exc_stocks = exc_stocks.head(context.configure.pick_num)
# 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？
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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