问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,昨日竞价换手率大于0.26。
选股逻辑分析
该选股逻辑从技术面和基本面两个方面综合考虑，振幅大于1、周线红柱反映了较强的技术面趋势，昨日竞价换手率大于0.26则关注了股票基本面中的换手率指标。该选股策略适用于短期内涨势明显的股票，能够对一定的投资收益带来帮助。
有何风险？
与任何基于技术面和基本面指标的选股策略一样，该选股逻辑也存在一定的局限性，例如忽略了市场情绪、资金面等其他重要指标。此外，如果市场行情剧烈波动，该选股策略在选股效果上可能会产生一定影响。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的有效性，可以结合其他技术面和基本面指标，如KDJ、RSI、资金流入流出等指标，以更加科学地评估股票的趋势。同时，需要加强对公司基本面和行业分析的研究，以更加全面地了解股票的价值和潜力。
最终的选股逻辑
完善选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线红柱；
3.昨日竞价换手率大于0.26；
4.结合其他技术面和基本面指标。
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 = WTR() > 0.26;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，WTR()表示昨日的竞价换手率。
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:
# 获取该股票在指定时间内的周线和日线数据
df_weekly_kline = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
df_daily_kline = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
# 计算振幅指标，判断是否符合选股逻辑
c1 = df_daily_kline['high'].std() > 1
# 计算MACD指标的周线红柱和零轴以上，判断是否符合选股逻辑
macd_weekly = MACD(df_weekly_kline, 12, 26, 9)
c2 = macd_weekly.iloc[-1]['macd'] > 0 and macd_weekly.iloc[-1]['diff'] > 0
# 判断昨日竞价换手率是否大于0.26，判断是否符合选股逻辑
yesterday = df_daily_kline.iloc[-2]
c3 = yesterday['volume'] > 0 and yesterday['high'] != yesterday['low'] and yesterday['volume']/float(yesterday['high'] - yesterday['low']) > 0.26
# 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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