问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股策略基于振幅、周线和涨幅三个指标，综合考虑股票的波动、走势和短期涨跌情况。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，9点25分涨幅小于6%表明该股票的短期涨幅不算太高。
有何风险？
该选股逻辑同样存在单一化的指标筛选问题，忽略了其他基本面因素对股票的影响，选股效果可能受到一定影响。另外，9点25分的涨跌对于全日的涨跌来说可能具有较大的随机性，在选股时需要注意。
如何优化？
可以引入其他指标，例如市盈率、市净率等，综合考虑股票的价值水平。另外，可以增加行业筛选条件，例如限定某些行业的股票或选择行业龙头股票，帮助更好地筛选出优质的股票。
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；
3.9点25分涨幅小于6%；
4.筛选出某些行业的股票或选择行业龙头股票。
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 = REF(EARY(ABS((OPEN()-PREVCLOSE())/PREVCLOSE()), 1, 0), 3) < 0.06;
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('000001.SH'):
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=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields=['open', 'pre_close'])[0] / get_price(stock, count=2, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='pre_close')[0] - 1 < 0.06
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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