问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，主升起动。
选股逻辑分析
主升起动是指股价上涨过程中，出现明显的回调形态后再度回升，并且成交量在回升时逐渐放大，这是股票继续上涨的信号。在原有的选股逻辑基础上，加入了主升起动的指标，可以更准确地找到股票的上涨趋势，同时增强了选股结果的稳健性。
有何风险？
该选股逻辑仍然相对较为简单，未考虑到大量的基本面因素和宏观环境等综合因素对股票走势的影响，同时，限定的主升起动指标范围也相对较窄，可能会错过一些潜力较大的个股。此外，在高风险市场环境下，主升起动指标有可能成为衡量投资者风险偏好的指标，选股结果可能受到影响。
如何优化？
可以加入更多优质的基本面指标和宏观因素进行综合考虑，例如财务数据、行业分析等方面，加强选股的准确性和稳健性。同时可以考虑引入其他技术指标，如均线等，综合考虑多个指标，更好地反映股票的走势和趋势，提高选股结果的可靠性。
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；
- 主升起动出现。
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:Ta('CDLPIERCING', 0, open, high, low, close) == 100; // 主升起动
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 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：
import talib
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票数据
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)
# 计算主升起动指标
main_rise_signal = dv.add_formula(
"main_rise_signal", "100 * Ta('CDLPIERCING', 0, open, high, low, close) * volume", is_quarterly=False)
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & main_rise_signal
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
同样使用Python和技术指标库TA-Lib进行计算，加入主升起动指标进行筛选，以期获得更为准确的选股结果。
## 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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