问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，9点25分涨幅小于6%。
选股逻辑分析
该选股策略同时考虑了技术面和基本面的指标，更加全面和合理。其中，振幅大于1旨在排除波动性过小的缓涨股，底部抬高则是关注价格底部构筑逐渐高起的迹象，9点25分涨幅小于6%则是关注股票开盘后的走势。综合考虑这些因素，选中的股票更具有较好的投资价值和潜力。
有何风险？
该选股策略同样较为简单，选取的指标相对较为单一，可能无法完全符合所有投资者的需求。特别是9点25分的涨幅，过分注重短期的走势，可能会忽略股票的中长期投资价值。同时，技术面和基本面的指标只是初步筛选，并不能全面反映股票的价值，还需要进行进一步的基本面分析和风险评估。
如何优化？
除了上述风险提示，可以加入更多指标来提高筛选的准确性，如市盈率、市净率、净利润增长率等基本面指标。还可以结合其他技术指标，如均线系统、MACD等，从多个角度对股票进行分析。同时，在振幅和底部抬高指标上，可以进一步细化要求，如设定不同的振幅和抬高幅度，以及对于时间的确定。为了降低筛选风险，可以根据股票特征和自身风险要求等因素，调整合适的指标和参数。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.底部抬高；
3.9点25分涨幅小于6%；
4.加入市盈率、市净率、净利润增长率等基本面指标；
5.结合其他技术指标，如均线系统、MACD等；
6.细化振幅和底部抬高指标要求；
7.根据股票特征和风险要求等因素，调整指标和参数。
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 = BOTTOM(HIGH, C1) > BOTTOM(HIGH, C1 + 1);
C3 = REF((OPEN - PRECLOSE) / PRECLOSE * 100, 0) < 6;
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
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的历史K线数据
df = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
# 判断是否符合选股逻辑
c1 = df['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df['high'], 2) > BOTTOM(df['high'], 3) > BOTTOM(df['high'], 4)
c3 = (df.iloc[0]['open'] - df.iloc[1]['close']) / df.iloc[1]['close'] * 100 < 6
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
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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