问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，KDJ指标中K线增长值。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅大于1和反包的基础上，加入了KDJ指标的增长值作为筛选条件，能够比较准确地定位市场趋势，选出潜在的投资机会。但是在市场行情过于波动时，选股逻辑准确性可能会下降。
有何风险？
选股逻辑对于市场行情变化的敏感度可能会导致一定的风险，另外，KDJ指标并不能完全描述市场状态和趋势，选股逻辑存在一定的局限性。
如何优化？
可以加入其他指标，如均线、成交量等，相互印证，提高选股逻辑的可靠性。此外，可以采用更精细的分析方法和技术手段，如机器学习、量化分析等，对选股策略进行进一步的优化。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- KDJ指标中K线增长值；
- 均线多头排列；
- 量比大于1；
- 滚动市盈率低于30。
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:PLUS(KDJ(9, 3, 3).K, KDJ(9, 3, 3).K - REF(KDJ(9, 3, 3).K, 1)) > 0; // KDJ指标中K线增长值
F04:CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) AND CROSS(MA(CLOSE,10),MA(CLOSE,20)); // 均线多头排列
F05:(V / MA(V,5)) > 1; // 量比大于1
F06:PE_TTM < 30; // 滚动市盈率低于30
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04 AND F05 AND F06;
SYMBOL_SORT("热点板块", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F06， 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票价格和成交量数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
volume = dv.get_ts("volume", symbol=symbol)
pe_ttm = dv.get_ts("pe_ttm", symbol=symbol)
# 计算KDJ指标增长值
kdj_k = Ta('KDJ', 9, 3, 3).add_func()
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & (kdj_k.diff() > 0) & (CROSS(MA(close,5),MA(close,10)) & CROSS(MA(close,10),MA(close,20))) & (volume / MA(volume, 5) > 1) & (pe_ttm < 30)
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
在 Python 中实现整个选股逻辑，首先需要获取相关的股票数据，包括行情、成交量、KDJ指标等数据，并与选股条件相比对，得到最终的选股结果。在本例中，先计算KDJ指标的增长值，再用其他指标计算选股结果，并返回只排名前的部分。
## 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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