问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
选股逻辑分析
该选股策略基于振幅、周线红柱和单日涨幅进行筛选，结合了股票的短期和中长期走势，同时也考虑了一定的股票票龄。在股票行情较为活跃时筛选出的股票较为可靠。但是，该选股逻辑也存在一定局限性，对于票龄较短的个股、 特定板块的股票等筛选效果不佳。
有何风险？
该选股策略存在过度拟合的风险，如果拟合不当，可能导致策略效果下降。同时，振幅和单日涨幅较易受到市场情绪变化的影响，需要根据市场情况进行适时对调。
如何优化？
该选股策略可以加入其他技术指标进行辅助筛选，如加入均线指标、量比指标等加强筛选效果，避免高度过拟合的情况；同时也可以加入风险控制的考虑，如加入止损、止盈等措施来控制股票风险。
最终的选股逻辑
综合以上分析，最终的选股逻辑如下：
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振幅大于1；
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周线为红柱；
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近25个交易日内有当日涨幅大于等于百分之10；
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加入其他技术指标进行筛选；
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同时加入风险控制考虑。
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 = COUNT(DAYUP()>10, 25) > 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='1w', include_now=True, fillna=True)['macdhist'][-1] > 0
c3 = True if len([1 for i in get_price(stock, count=25, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close') if i/i[0] - 1 >= 0.1]) > 0 else False
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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