问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,10日涨幅大于0小于35。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的波动、走势、涨幅等因素。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，选择10日涨幅大于0小于35的股票则是选出成长性良好的、但不至于风险过大的股票。
有何风险？
该选股逻辑依然未考虑到股票的质地、业绩、估值等因素，容易将短期上涨的股票与优质股票混淆，存在风险。此外，长期涨幅、业绩增长等因素也未加入考虑，对于持有期较长的投资者而言风险较高。
如何优化？
为了筛选更加符合实际投资需求的个股，可以加入其他技术面指标，如RSI、DMI等。同时，可以加入基本面因素如PE、PB、ROE、净利润增长率等因素进行筛选。此外，根据行业特征进行更加细致的筛选判断。
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日涨幅大于0小于35；
4.加入RSI、DMI等技术面指标进行筛选；
5.加入PE、PB、ROE、净利润增长率等基本面因素进行筛选；
6.根据行业特征进行更加细致的筛选判断。
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 = ((CLOSE() - REF(CLOSE(), 10)) / REF(CLOSE(), 10)) > 0 AND ((CLOSE() - REF(CLOSE(), 10)) / REF(CLOSE(), 10)) < 0.35;
SELECTOR = REF(SORT(RANK(TODAY_UP()),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_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_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[-1] - get_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[0]) / get_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[0] > 0 and (get_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[-1] - get_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[0]) / get_price(stock, count=11, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[0] < 0.35
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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