问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,反包。
选股逻辑分析
该选股策略基于振幅和周线红柱两项技术指标进行初步筛选，加入反包指标，能够有效避免选取短线抽风型股票。但是，该选股逻辑缺少基本面指标的分析，选出的股票质量难以保证。
有何风险？
该选股策略忽略了公司质量的分析，因此可能会选出财务状况较差的股票。另外，该选股策略的盈利能力依赖于市场上涨的情况，忽略了市场下跌的情形，可能存在比较大的风险。
如何优化？
该选股策略可以加入基本面指标，用于评估公司质量等方面的信息，更加全面地考虑股票的投资价值。此外，可以加入更多的技术指标和监管因素进行筛选，提高策略的稳定性。对于反包指标的实现也可以采用不同的方法，如使用布林带等技术指标进行改进。
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.加入基本面指标进行筛选；
4.加入更多监管因素进行筛选；
5.反包指标采用布林带进行改进。
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 = REF(SUM(IFNEL(CLOSE > OPEN, -1, 1), 5), 1) > 0;
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_close(stock, count=5)[-1] > get_open(stock, count=5)[-1]) else False
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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