问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,100亿市值以内的无亏损企业。
选股逻辑分析
该选股策略进一步优化了选股条件，首先振幅大于1反映了该股票的波动较大，周线为红柱表明该股票价格在短期内呈现上涨趋势，不过在这个策略中加入了企业的基本面因素，即筛选100亿市值以内的无亏损企业，这一条件可有效保证投资的安全性。
有何风险？
该选股逻辑虽然考虑了企业的基本面因素，但是仍存在如股票估值、发展前景等方面的因素未加以考虑，且筛选条件过于苛刻，可能会漏掉某些有潜力的股票。
如何优化？
可以加入其它指标如RSI、DMI、布林线等技术面指标进行筛选，且可以加入其他基本面因素如股票质地、行业地位、净利润增长率等因素进行更加精确的选股。
最终的选股逻辑
经以上分析，最终的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线为红柱；
3.市值小于100亿；
4.每股收益为正数；
5.加入RSI、DMI等技术面指标进行筛选；
6.加入股票质地、行业地位、净利润增长率等因素进行更加详细的选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = CAPITALIZATION() < 10000000000;
C4 = EPS() > 0;
SELECTOR = REF(SORT(RANK(TODAY_UP()),1),0) == 0;
RESULT = SELECTOR AND C1 AND C2 AND C3 AND C4;
Python代码参考
以下是Python实现该策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(types=['stock']).index:
c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
c2 = get_macd(stock, count=1, unit='1d', include_now=True, fillna=True)['macd'][-1] > 0
c3 = get_fundamentals(query(valuation.capitalization).filter(valuation.code==stock))[stock]['capitalization'][0] < 1e10
c4 = get_fundamentals(query(income.basic_eps).filter(income.code==stock))[stock]['basic_eps'][0] > 0
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 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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