问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，RSI小于65。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于股票的振幅、底部抬高和RSI等技术指标，利用振幅和RSI来筛选股票，底部抬高则用于判断股票是否趋于稳定。该选股策略的目的是寻找振幅大、走势稳定的股票。
有何风险？
该选股策略依赖于技术指标的精准解读和走势预判，技术指标的失效和滞后都可能导致选股策略的失败。同时，股票市场本身也存在个股波动风险和短期操纵风险，不能完全保证选股的准确性。
如何优化？
可以加入更多的技术指标和基本面数据，以提高选股准确性。可以引入均线、MACD、量价比等技术指标，结合股票的基本面信息进行分析，综合考虑股票的整体走势和趋势，在选股时进行综合分析，提高选股成功率。
最终的选股逻辑
综合以上分析，改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- RSI小于65。
在以上条件的基础上，可以综合考虑股票的各种技术指标和基本面数据，在综合分析股票的基本面和现状的基础上进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
C1: Amp()>1;
C2: REF(BOTTOM(HIGH,C1),1)>REF(BOTTOM(HIGH,C1),2);
C3: RSI(14)<65;
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
selected_stocks = (df['amp'] > 1) & \
(df['high'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmin(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmin(x[:-C1]) > np.argmin(x[-C1:])), raw=False)) & \
(df['rsi_14'] < 65)
# 根据涨跌幅排序
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['code'].tolist()
通过在Python中实现该选股逻辑，结合振幅、底部抬高和RSI等指标，综合考虑选股，可以根据实际情况和策略要求进行适当的调整和改进。
## 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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