问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,k小于20。
选股逻辑分析
该选股策略基于振幅、周线红柱和 K 线指标进行初步筛选，可以选出较短期内具备上涨潜力的股票。但是，该选股逻辑忽略了公司质量等基本面指标的分析，不能保证选出的股票质量高。
有何风险？
该选股策略忽略了基本面指标的影响，可能会选出财务状况较差、股价波动较大的股票。同时，该选股策略在判断上涨潜力的时候，只考虑了 K 线的位置，没有考虑股票所处的趋势状况，选出的股票可能会在短期内上涨，但在中长期可能会面临较大的风险。
如何优化？
该选股策略可以加入基本面指标进行分析，以提高选股的质量和安全性。同时，对于 K 线指标，可以加入均线指标或其他技术指标进行辅助判断，以更准确地筛选潜力较大的股票。另外，可以加入监管政策等因素进行分析，提高策略的稳定性。
最终的选股逻辑
综合以上分析，最终的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线为红柱；
3.K 线指标小于20；
4.加入基本面指标进行筛选；
5.加入更多监管因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = KDATA(1, K) < 20;
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：
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 = True if get_k_data(stock, end_date=datetime.now(), ktype='D')[['open', 'close', 'low', 'high']].iloc[-1]['close'] < 20 else False
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python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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