问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,规模2亿以上。
选股逻辑分析
该选股策略同样采用了振幅指标和反包指标来选择波动较大、具有反转信号的股票，并加入了市值指标，筛选出市值在特定范围内的股票。该选股逻辑相比之前提出的选股策略更加侧重于规模因素，偏向价值投资。
有何风险？
该选股策略可能会忽略一些成长性较好但规模较小的公司，同时，规模指标往往需要结合行业特性进行考虑，不同行业的企业市值差异很大，一些规模较大的公司可能没有成长性。因此，市值作为选股因素的风险较高。
如何优化？
可以结合行业特点、流动性和财务健康等因素，对市值指标设置阈值，更加符合实际情况；同时，也可以加入其他规模指标如总资产、营业收入等，减少市值指标对选股的影响。
最终的选股逻辑
基于以上分析，提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 市值在2亿以上。
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: MCAP >= 2e7; // 市值在2亿以上
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
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)
date_idx = pd.to_datetime(high.index).date
market_cap = get_fundamentals(
query(valuation.market_cap),
date=date_idx[-1],
stat_date=date_idx[-1]
).loc[symbols]
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
selected_stocks = ((amplitude & reverse_pattern) &
(market_cap['market_cap'] >= 2e7))
selected_stocks.sort_values("close", ascending=True, inplace=True)
return selected_stocks.index.tolist()
在计算股票指标的基础上，还需要获取市值指标的数据，进而综合考虑，并根据阈值选取符合指标要求的股票。
## 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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