问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,现量大于1万手,高开。
选股逻辑分析
该选股策略在之前的基础上增加了现量大于1万手和高开两个指标，通过过滤出现量大的股票并结合高开指标来选择潜力较大的股票。
有何风险？
该选股策略只是从技术面和市场情况上进行过滤，没有考虑到公司的基本面情况，存在一定风险。同时，现量大的股票可能存在捆绑交易风险，需要具体分析情况。
如何优化？
可以结合基本面的指标，如PE、PB等，从多个维度来考虑股票价值，并可以进行数据分析，动态调整选股策略的参数，以适应市场的变化。
最终的选股逻辑
综合以上分析，提出完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 现量大于1万手；
- 收盘价高于开盘价；
- 过滤得到满足条件的股票。
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: VOL > 10000; // 现量大于1万手
F04: OPEN < REF(CLOSE, 1); // 收盘价高于开盘价
FILTER: F01 AND F02 AND F03 AND F04;
SELECT(IF(1, 1, 0), "选股"); // 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, symbols):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts('high', symbol=symbols)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbols)
open = dv.get_ts('open', symbol=symbols)
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
volume = dv.get_ts('volume', symbol=symbols)
ta_func = Ta('CDLTASUKIGAP', 0, open, high, low, close)
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
selected_stocks = ((high / low - 1 > 0.01) & reverse_pattern & (volume > 10000) & (open < close))
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by='close', ascending=True)
return selected_stocks.index.tolist()
在振幅、反包等指标的基础上增加现量和高开等指标的监测，以更好地确定反转信号和股票的潜力，利用动态调节等方法增强策略的有效性。
## 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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