问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,500日内至少2次涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的技术面和市场情绪，振幅大于1表明股票具有较大的波动性，周线红柱表明股票价格在短期内处于上涨趋势。同时，考虑股票的市场情绪，选股标准是500日内至少2次涨停，可以进一步筛选热门概念股或者热门板块股，以追求高收益和高热度股票。
有何风险？
该选股逻辑只考虑技术面和市场情绪，忽略股票的基本面和行业因素，可能过于看重短期内的市场情绪，选出的股票可能涨势过短，难以获得持续的收益。同时，选股标准比较苛刻，可能会过滤掉一些潜在的优质股票。
如何优化？
可以优化该选股逻辑：首先，可以增加股票的基本面和行业因素的分析，识别未来增长性和潜在风险的股票，以增加投资的稳定性和收益。其次，考虑加入股票的价值因素，如市盈率、市净率等，来筛选高性价比的股票。最后可以采用机器学习模型等手段，在股票的基本面、技术面和市场情绪等多维度数据上进行综合分析，选出高质量的股票。
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；
3.500日内至少2次涨停；
4.市盈率小于30倍；
5.市净率小于3倍；
6.ROE大于10%。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股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 CLOSE/HIGH>=1.098, 500) >= 2;
C4 = PE() < 30;
C5 = PB() < 3;
C6 = ROE() > 10;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5 AND C6;
RESULT = SELECTOR;
以上代码中，SUM(HIGH==REF(HIGH,1) AND CLOSE/HIGH>=1.098, 500) >= 2表示选取500日内至少2次涨停的股票，其余指标的含义同上。
Python代码参考
以下是Python实现选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(['stock']).index:
# 获取最近一天的技术面数据
macd_df = get_macd(stock, count=1, unit='1d', include_now=True, fillna=True)
# 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 = macd_df['macd'][-1] > 0 and macd_df['diff'][-1] > 0
s_df = get_fundamentals(query(valuation, indicator).filter(valuation.code==stock).limit(1), date=datetime.now())
if s_df.empty:
continue
c3 = sum(get_price(stock, count=500, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields=['high', 'close'])['high'] ==
get_price(stock, count=500, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields=['high']).shift()
& get_price(stock, count=500, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields=['close']) /
get_price(stock, count=500, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields=['high']) >= 1.098) >= 2
c4 = s_df['pe_ratio'][0] < 30
c5 = s_df['pb_ratio'][0] < 3
c6 = s_df['roe'][0] > 10
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3 and c4 and c5 and c6:
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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