问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，上市时间大于X。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的价格波动和历史价格走势，同时考虑了上市时间因素。选股参考加入上市时间因素是为了筛选出较为成熟、有稳定的业绩基础的股票。
有何风险？
该选股策略仍然局限于技术面指标，且缺乏基本面数据和政策环境等因素的考虑，可能会导致在长期投资中获得较为有限的回报。
如何优化？
该选股策略可以结合基本面数据、行业动态和政策环境因素等，如PE、PB、EPS、市场前景等，通过综合考虑技术面和基本面指标，筛选出市值适中、业绩稳定、成长性好、具有竞争优势的股票，以获得更好的投资效果。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们可以综合考虑价格走势、上市时间和基本面因素的选股策略如下：
1、振幅大于1；
2、底部抬高；
3、上市时间大于X天；
4、相应基本面数据符合要求。
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: BOTTOM(HIGH,C1)>BOTTOM(HIGH,C1+1);
C3: DAYS_LISTED() > X;
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股逻辑的部分代码：
# 计算公司上市时间，以天为单位
from datetime import datetime
sdf['listed_days'] = (datetime.now().date() - sdf['listDate'].dt.date).dt.days
# 筛选振幅大于1，底部抬高，上市时间大于X天的个股
selected_stocks = (sdf['amp'] > 1) & \
(sdf['low'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmax(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmax(x[:-C1]) < np.argmax(x[-C1:])), raw=False)) & \
(sdf['listed_days'] > X) & \
(相应基本面数据符合要求)
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['symbol'].tolist()
综合考虑价格走势、上市时间和基本面数据，我们可以使用Python编写较为完整且可行的选股策略，通过动态调整选股参数和指标，可以获得更好的选股效果。
## 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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