问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，KDJ刚形成金叉。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样涵盖了技术面指标，通过筛选出振幅较大，有一定底部支撑和较高稳定性的股票，同时加入KDJ指标，通过KDJ的黄金交叉信号判断股票的买入点，提高选股的精准度。
有何风险？
该选股逻辑主要基于技术面的指标进行筛选，未考虑基本面等因素的影响。同时，KDJ指标容易受到市场异常波动的影响，选股质量会受到影响。
如何优化？
为了完善该选股逻辑，可以加入其他技术面指标，如MACD、RSI等指标，综合考虑多种技术面因素，更全面地筛选出优质股票。同时，要结合基本面指标和资金面情况动态更新调整选股策略。
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.KDJ刚形成金叉；
4.加入其他技术面指标；
5.从基本面和资金面等综合考虑；
6.根据不同投资策略进行适当调整。
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 = CROSS(KDJ(J, K, D), KDJ(J, K, D, 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
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的历史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、振幅和KDJ金叉信号，判断是否符合选股逻辑
c1 = df_kline['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df_kline['high'], 2) > BOTTOM(df_kline['high'], 3) > BOTTOM(df_kline['high'], 4)
c3 = kdj(df_kline)['j'][-1] > kdj(df_kline)['k'][-1] and kdj(df_kline)['j'][-2] < kdj(df_kline)['k'][-2]
# 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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