问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包出现，周K线上穿30周线。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了技术分析和趋势追踪的策略，选取了振幅、反包以及周线穿越等指标进行选股。该选股逻辑较为可靠，除个别情况外较少受到市场短期波动的影响。
有何风险？
该选股逻辑忽略了公司的基本面情况，仅对股票价格数据进行分析，可能导致选股结果存在一定的风险。同时，该选股逻辑预设了股票走势的方向，可能在某些市场行情变化较大的时候出现选错股票的风险。
如何优化？
我们可以引入更多的指标，如市场风险、财务指标等，来完善该选股逻辑，进一步提高选股的准确性和可靠性。同时，考虑采取更为灵活的选股方式，适应不同市场行情的变化。
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
- 周K线上穿30周线
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:CROSS(MA(CLOSE, 30), MA(CLOSE, 5), 1); // 周K线上穿30周线
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
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取周线数据
weekly_high = dv.get_ts("high", symbol=symbol, freq="W")
weekly_low = dv.get_ts("low", symbol=symbol, freq="W")
weekly_close = dv.get_ts("close", symbol=symbol, freq="W")
# 计算指标
amplitude = weekly_high / weekly_low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, weekly_high, weekly_low, weekly_close) == 100)
MA30 = ta.MA(weekly_close, timeperiod=30)
MA5 = ta.MA(weekly_close, timeperiod=5)
up_cross_MA30 = ta.CROSS(MA30, MA5, 1)
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = (amplitude > 0.01) & reverse_pattern & up_cross_MA30
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
选股逻辑中，我们从数据源取出周线股票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 TA-Lib 库中的 MA() 函数和 CROSS() 函数来计算移动平均线和金叉信号，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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