问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,剔除昨日涨停。
选股逻辑分析
该选股策略主要关注技术面指标，振幅大于1和周线红柱可以过滤掉一些无趣的股票，剔除昨日涨停可以过滤掉短期涨幅冲高的股票，具有投资价值的股票的筛选。然而，该策略忽略了跟踪资金流向和市场热度等指标，容易选出不符合市场实际情况的股票。
有何风险？
该选股策略的主要风险在于忽略跟踪资金流向和市场热度等市场实际情况，无法判断股票的投资价值和变现能力，容易掉进短期盲目投资的陷阱中。
如何优化？
为了降低风险，应该加入跟踪资金流向和市场热度等市场因素进行策略优化，同时可以在选股策略中增加基本面指标的考虑，例如EPS、ROE和PEG等，增加股票的长期价值分析和判断。此外，需要注意风险控制，选择适合自身风险偏好的股票进行投资。
最终的选股逻辑
综合考虑技术面和市场因素，选股策略如下：
- 振幅大于1；
- 周线为红柱；
- 剔除近期有过涨停的股票；
- 跟踪资金流向和市场热度等市场因素；
- 考虑公司基本面指标，如EPS、ROE和PEG等；
- 根据自身风险偏好进行风险控制。
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 = ZT() == 0;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ),1),0) == 0;
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='1w', include_now=True, fillna=True)['macdhist'][-1] > 0
c3 = False
hist = get_price(stock, count=2, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='high_limit')
if len(hist) == 2 and hist[0][0] < hist[1][0]:
c3 = True
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，具体实现还需要结合自身需求进行调整。
## 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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