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，量比大于1.5、量比小于6。
选股逻辑分析
该选股策略以振幅、地域与量比作为主要指标，筛选出振幅较大的股票，并排除北京地域风险，同时过滤出市场成交量相对集中的股票。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；
- 筛选出量比大于1.5和量比小于6的市值较大的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险问题：
- 只选取昨天的涨势，可能会忽略未来趋势；
- 排除北京A股存在的局限性，忽略其他地区的潜在风险；
- 量比并不能完全反映市场交易情况，过度依赖可能会遗漏其他重要数据；
- 只依赖历史数据，可能存在时效性问题。
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：
- 对各类数据进行全面考虑，以更好地反映当前市场情况；
- 扩大地域范围的筛选，避免盲目排除；
- 综合考虑市场品种、流通市值等指标，来更准确地选取潜在赚钱的股票；
- 增加实时因素考虑，以选股效率和准确性。
最终的选股逻辑
通过对选股策略中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：
- 综合考虑股价波动、成交量、各类资讯数据等指标，对潜在机会进行预测；
- 扩大区域范围或根据具体市场情况设置合理的排除区域条件；
- 根据发行量、市值、持有者等因素筛选出潜在的赚钱股，以实现高风险高回报；
- 加入当日市场数据和预测因素，综合考虑多方面因素，找到有潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
为了根据上述选股逻辑，实现选股功能，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";
//量比
C0 = ((VOL/MA(VOL,20)) > 1.5) AND ((VOL/MA(VOL,20)) < 6);
//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Python代码功能，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['vol_condition'] = df['vol'] / df['vol'].rolling(20).mean() > 1.5 and df['vol'] / df['vol'].rolling(20).mean() < 6
df = df[df['amplitude'] > 0.01 & df['name_condition'] & df['vol_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？
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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