问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,10天内涨停天数大于2。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了股票的技术面和市场人气因素。振幅大于1表明该股票波动较大，周线为红柱表明该股票价格在短期内呈现上涨趋势，10天内涨停天数大于2表明该股票人气好，市场较为看好该股票。
有何风险？
该选股策略可能忽略了股票的基本面因素，且选股条件较为单一，容易选出波动性较高的股票。同时，该策略可能会过于追逐涨停板，导致选出的股票可能是短期的热门股。
如何优化？
可以加入一些基本面指标，例如ROE、净利润等，来筛选出质量较好的股票。同时可以加入其他技术指标，例如KDJ、RSI等增强策略的可行性。调整选股周期和涨停天数的选取范围，以适应不同市场环境。
最终的选股逻辑
经过优化，最终的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线为红柱；
3.10天内涨停天数大于2。
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 = SUM(HIGH==REF(HIGH,1) AND LOW==REF(LOW,1), 10) > 2;
SELECTOR = REF(SORT(RANK(VOL()/MEAN(VOL(),20)),1),0) == 0;
RESULT = SELECTOR AND C1 AND C2 AND C3;
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_index_stocks('399001.SZ'):
# 获取最近10天的涨停情况
high_prices = get_price(stock, count=10, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='high', fillna=True)
low_prices = get_price(stock, count=10, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='low', fillna=True)
count = sum([1 for i in range(10) if high_prices[i] == high_prices[i-1] and low_prices[i] == low_prices[i-1]])
# 判断是否符合选股条件
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 = count > 2
if c1 and c2 and c3:
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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