问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,连续3天以上大单净量大于0.05。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面和资金面的数据，选股条件包括振幅大于1，周线为红柱，且股票连续3天以上大单净量大于0.05。通过综合考量技术面和资金面因素，提高了选股的精准度。
有何风险？
该选股逻辑可能会因为市场情绪和机构资金行为等因素影响，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。同时可以根据不同行业的特点和趋势，调整选股条件，进一步提高选股的精准度。
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.过去3天的大单净量大于0.05。
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 = COUNT(CAPITALFLOW_NETDIFF / CAPITALFLOW_OCCRVALUE > 0.05, 3) == 3;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，CAPITALFLOW_NETDIFF代表大单净量数据，CAPITALFLOW_OCCRVALUE代表当日成交额，COUNT函数返回连续3天满足大单净量大于0.05的情况。
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_cf = get_money_flow(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, fields=['net_amount_single'])
c3 = (df_cf['net_amount_single'] > 0.05).rolling(window=3).sum()[-1] == 3
# 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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