问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,底部抬高。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合运用了技术指标和形态结构的方法进行筛选。通过考虑振幅、反包和底部抬高三个方面的因素，筛选出趋势上涨、股价相对波动较大且形态结构特殊的股票，具有一定的筛选能力。
有何风险？
该选股策略虽然对技术指标和形态结构都予以考虑，但仅考虑底部抬高对诸如突发事件和财经新闻这样的市场杂音的反应不足，可能造成选定标的的过于单一和片面，缺乏足够的普适性。此外，需要对涨幅的控制和资金的风险管理也需要考虑到。
如何优化？
可以考虑加入更多的技术指标和因素以筛选更高质量的股票，例如MACD、DMI等指标，以及PE、PB、ROE 等公司基本面方面的指标。此外，考虑到结合必要的资金管理、风险掌控和合理的待买入点位，以较好地控制风险，避免在市场中处于较大的风险暴露下。
最终的选股逻辑
在以上分析基础上，提出完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 近3天内出现反包形态；
- 近3天内出现底部抬高形态。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略在通达信中的指标公式代码：
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: LOW > REF(LOW, 1) AND LOW > REF(LOW, 2) AND REF(HIGH, 1) > REF(HIGH, 2); // 底部抬高
FILTER: F01 AND F02 AND F03;
SELECT(IF(1, 1, 0), "选股"); // 输出选中的股票
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
high = dv.get_ts('high', symbol=symbols)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbols)
# 计算技术指标
amp = (close / close.shift(1) - 1).abs() > 0.01
ta_func_renko = Ta('CDLTRISTAR', 0, dv.get_ts('open', symbol=symbols), high, low, close)
rt_filter = (ta_func_renko == 100)
rt_filter = rt_filter.iloc[:, :-1].sum(axis=1) > 0
ta_func_bottom = Ta('CDLDRAGONFLYDOJI', 0, dv.get_ts('open', symbol=symbols), high, low, close)
bottom_filter = (ta_func_bottom == 100)
bottom_filter = bottom_filter.iloc[:, :-1].sum(axis=1) > 0
selected_stocks = ((amp & rt_filter) & bottom_filter).sort_values(ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
通过振幅、反包和底部抬高三个方面的因素来进行筛选，以筛选出高质量股票。
## 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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