问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面和市场情况两方面的数据，选股条件包括振幅大于1，周线为红柱，且昨日成交额大于6千万。通过综合考量多方面因素，提高了选股的精准度和稳定性。
有何风险？
该选股逻辑可能会因为市场情绪、资金面和政策等因素影响，导致股价变化与预期不符，从而引发选股风险。
如何优化？
可以加入更多的技术指标和基本面数据，比如市盈率、净利润等指标，以便给出更全面的股票评估。同时可以针对不同行业、市场等特点和趋势，调整选股条件，进一步提高选股的精准度和稳定性；还可以考虑对成交额进行分时段选股，比如成交额要求在开盘后一段时间达到一定数值等。
最终的选股逻辑
完善后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线为红柱；
3.昨日成交额大于6千万。
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 = MA(VOLUME(), 2) > 6e7;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，MA(VOLUME(), 2)用于计算成交额的移动平均值，并判断是否大于6千万。
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():
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(['stock']).index:
# 获取最近一天的成交额和技术面数据
s_df = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='daily', fields=['volume', 'close', 'high', 'low'], skip_paused=True, fq='pre', count=1)
if s_df['volume'][0] > 6e7:
c1 = (s_df['high'][0] - s_df['low'][0])/s_df['low'][0] > 0.01
macd_df = MACD(stock, end_date=datetime.now())
c2 = macd_df['macd'][-1] > 0 and macd_df['diff'][-1] > 0
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2:
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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