问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,上市大于。
选股逻辑分析
该选股策略综合了振幅指标、反包指标以及上市时间，通过要求选择上市时间较长、波动较大且具有反包信号的个股来筛选具有投资价值的个股。
有何风险？
该选股策略的风险在于，该选股逻辑可能会忽略公司业绩等基本面因素的影响，存在一定的盲目性，容易因个别事件的扰动影响到选股的结果。
如何优化？
可以加入其他指标，如市盈率、市净率等，综合分析股票的价值投资和跨周期表现。同时，在选择上市时间时可以根据不同的行业特点来设置合理的时间阈值，避免因时间判断不准确而选择到不符合要求的公司。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 公司上市时间大于设定阈值。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的指标公式代码：
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:DATEDIFF(TRADE_DAYS(START_DATE, END_DATE), LIST_DATE) > X; // 公司上市时间大于设定阈值
FILTER:F01 AND F02 AND F03 > 0;
SYMBOL_SORT("CLOSE*VOLUME*CAPITALIZATION/10000", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(1, 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, threshold):
# 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)
date_idx = pd.to_datetime(high.index).date
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
# 公司上市时间大于设定阈值
list_date = dv.get_ts('list_date', symbol=symbol)
diff_days = (pd.to_datetime(date_idx) - pd.to_datetime(list_date)).days
trading_conditions = (diff_days >= threshold)
selected_stocks = amplitude & reverse_pattern & trading_conditions
return selected_stocks.index.tolist()
选股逻辑中，我们用 Python 的 pandas 库和 TA-Lib 库计算指标，筛选出符合条件的股票列表，以得到我们需要选择的股票列表。阈值 threshold 可以根据需求进行调整。
## 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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