问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，60开头的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在原规则上以股票代码前缀为条件筛选出60开头的个股，以此作为初始筛选条件，再根据振幅大小和底部抬高等技术面指标进行进一步筛选。这种做法可以减少大量的过分数据干扰，提高选股的准确性和可执行性。
有何风险？
60开头的股票仅代表着一种股票代码的形式，其并不具备其他方面的经济基本面和行业因素等特点，可能会出现误判和漏判的情况。此外，选股指标过少，容易受到市场利率、政策等非技术面因素干扰和影响。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的可靠性，可以在技术面指标外，结合公司基本面、行业趋势等多方面情况进行全面分析和筛选。并且，应更加合理地优化代码实现，提升选股效率和准确度。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善的选股逻辑如下：
1.选出60开头的股票；
2.振幅大于1；
3.底部抬高；
4.加入其他技术面、基本面和行业方面指标。
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 = LEFT(SECRETINFO.SCODE, 2) == '60';
C2 = AMP() > 1;
C3 = BOTTOM(HIGH, C1 AND C2) > BOTTOM(HIGH, C1 AND C2 + 1);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
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:
# 判断股票代码是否以60开头，以此作为初始筛选条件
c1 = stock[:2] == '60'
if c1:
# 获取该股票在指定时间内的历史K线数据
df_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')
# 计算底部抬高指标和振幅，判断是否符合选股逻辑
c2 = df_kline['high'].std() > 1
c3 = BOTTOM(df_kline['high'], 2) > BOTTOM(df_kline['high'], 3) > BOTTOM(df_kline['high'], 4)
# 加入其他技术面、基本面和行业方面指标的判断
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2021-01-01', '2021-12-31')
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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