问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,昨日9:15匹配价跌停。
选股逻辑分析
和前一个选股逻辑相比，该逻辑加入了一种基本面数据，即昨日9:15的匹配价跌停。这一指标可以反映出股票的流动性和市场认可度。与前一个选股逻辑相同的是，该逻辑也将技术指标作为选股的重要因素之一。同时也考虑了股票的价格波动性和趋势性。
有何风险？
该选股逻辑同样存在过于依赖市场情绪和技术指标的问题。同时，昨日9:15的匹配价跌停一项数据也不足以反映出股票的价值和未来表现。
如何优化？
可以考虑加入更多的基本面数据，例如市盈率、净利润等指标，以便给出更全面的股票评估。同时，亦可结合股票价格波动性和趋势性等选股因素，做出更全面、准确的选股决策。
最终的选股逻辑
完善后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线红柱；
3.昨日9:15匹配价跌停。
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 = YDMIN() == YESTERDAY(MATCH);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，YDMIN函数返回的是当日的最低价，YESTERDAY函数返回的是昨日的数据，MATCH代表成交量和成交价同时出现跌停。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取基础面和技术面数据
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_macd = MACD(stock, start_date=start_date, end_date=end_date)
c2 = df_macd['macd'][-1] > 0 and df_macd['diff'][-1] > 0
df_tick = get_ticks(stock, start_date=start_date, end_date=end_date)
c3 = df_tick[df_tick['time'] == '09:15']['price'][-1] == df_tick[df_tick['time'] == '09:15']['match'][0] * 0.9
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
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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