问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包出现，30日平均线向上。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了技术指标和基本面，通过振幅和反包指标较准确地判断股价暂时止跌且向上攀升的趋势，同时根据股价走势的长期表现来判断股价是否具有上涨的趋势。通过加入选股条件，有助于减少一些不稳定的股票，增加选股策略的正确性和稳定性。
有何风险？
该选股策略多基于技术指标和短期股价趋势的预测，而忽略了企业的长期质量和价值。对于那些财务数据表现不佳但走势令人瞩目的企业，该策略可能会误判。除此之外，需要注意的是，股市走势会受到宏观经济政策、大盘热点、公司财务等多种因素的影响，不宜对单一因素过于依赖。
如何优化？
我们可以通过进一步增加选股条件，加强基本面分析来优化该策略。例如，可以将公司的财务指标和行业分析纳入考虑因素。同时，为了更好地把握市场趋势，应该及时了解并分析大盘走势、行业热点等多方面的信息。
最终的选股逻辑
基于上述分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1
- 反包出现
- 30日移动平均线向上
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:MA(CLOSE, 30) > MA(CLOSE, 60); // 30日均线向上
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热点板块", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F03， 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
ma30 = close.rolling(window=30).mean().iloc[-1]
ma60 = close.rolling(window=60).mean().iloc[-1]
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
ma_trend = ma30 > ma60
# 筛选符合条件的股票并按照热度排序
selected_stocks = (amplitude > 0.01) & reverse_pattern & ma_trend
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
选股逻辑中，我们从数据源取出每日的最高价、最低价和收盘价数据并与各项条件进行比对，只筛选出符合要求的股票进行分析。我们采用了 Python 的 Pandas 库和 TA-Lib 库中的 rolling() 函数和 MA() 函数来计算移动平均线，更方便快捷。
## 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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