问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,近一个月内有过涨停。
选股逻辑分析
该选股策略主要关注技术面指标，振幅大于1和周线红柱可以过滤掉一些无趣的股票，而近一个月有过涨停表示该股票有一定的走势表现，是个具有投资价值的股票。然而，该选股策略忽略了基本面指标的考虑，缺少根据公司财报等基本面数据进行分析的方法，容易出现短期价值投资的盲目性。
有何风险？
该选股策略的主要风险在于没有考虑到基本面数据，无法确定股票的实际价值和估值水平。同时，选股策略对技术面指标的依赖程度高，容易受到市场活跃度和短期波动等因素的影响而导致选股结果的偏差。
如何优化？
为了降低风险，可以加强对基本面指标的考虑，同时对技术面指标进行多因素综合分析，提高选股策略的准确性和可靠性。此外，需要注意风险控制，选择适合自身风险偏好的股票进行投资。
最终的选股逻辑
综合考虑技术面和基本面指标，选股策略如下：
- 振幅大于1；
- 周线为红柱；
- 近一个月内有过涨停；
- 综合考虑公司财报和估值等基本面指标；
- 考虑当前市场整体趋势等因素；
- 采用多种技术指标进行策略组合。
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 = ZT() > 0;
C4 = GET_ROE(TTM) > 0;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ),1),0) == 0;
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 = get_price(stock, count=22, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='high_limit').max() > get_price(stock, count=22, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='close')[0]
c4 = get_fundamentals(query(valuation.code).filter(valuation.code==stock, valuation.roe_ttm>0))
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要结合自身需求进行调整。
## 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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