问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，买一量>卖一量。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术指标和交易数据，首先通过振幅大于1和底部抬高等技术指标来筛选出市场上股票走势稳健的个股，然后再加入买一量>卖一量的交易数据进行筛选，保证所选股票的流动性较好。这种策略同时也可以结合其他指标如MACD，KDJ等进一步筛选个股。
有何风险？
该选股策略同样存在可能遗漏一些潜在优质股票，因为其筛选条件相对简单，可能会忽略其他重要的技术指标和交易数据。同时，该策略选出的个股可能也会受到市场整体行情的影响，在市场出现较大波动或调整时，该策略选出的个股表现可能不如其他策略。
如何优化？
该选股策略可以针对所选的交易数据进行优化，加入更多的交易数据指标，如成交量，成交额等，来进一步提升选股策略的准确性和稳定性。也可以针对价格波动性质进行调整和优化，加入其他技术指标如OBV，DMI等，或者结合机器学习等技术进行智能化筛选，以获得更好的选股效果。
最终的选股逻辑
在分析和优化该选股策略后，我们可以得到最终的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- 买一量>卖一量；
- 止损条件：当K线或收盘价跌破布林带中轨时，卖出。
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:(BI1_BUY1_VOL-BI1_SELL1_VOL)>0;
C4:DEA()>DEA(1) AND DEA()>0;
C5:CLOSE>BOLLMA(CLOSE,20);
C6:CLOSE>REF(BOLLMA(CLOSE,20),1);
C7:(CLOSE<BOLLUPR(CLOSE,20,2)) OR ((CLOSE>=BOLLUPR(CLOSE,20,2)) AND (CLOSE>REF(CLOSE,1)));
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5 AND C6 AND C7;
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：
from stockstats import StockDataFrame
# 将数据转换为 StockDataFrame
sdf = StockDataFrame.retype(df)
# 选取振幅大于1，底部抬高，买一量>卖一量的股票
selected_stocks = (sdf['amp'] > 1) & \
(sdf['high'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmin(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmin(x[:-C1]) > np.argmin(x[-C1:])), raw=False)) & \
(sdf['bi1_buy1_vol'] > sdf['bi1_sell1_vol'])
# 加入止损策略：当K线或收盘价跌破布林带中轨时，卖出
sdf['mean'] = sdf['close'].rolling(window=20).mean()
sdf['std'] = sdf['close'].rolling(window=20).std()
sdf['lower'] = sdf['mean'] - 2 * sdf['std']
sdf['close_1'] = sdf['close'].shift(1)
sdf['sell_signal'] = (sdf['kdjk'] < sdf['kdjd']) & (sdf['kdjk'] < sdf['kdjj']) & \
((sdf['close'] < sdf['mean']) | (sdf['close_1'] < sdf['mean']))
selected_stocks = selected_stocks & (~sdf['sell_signal'])
# 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，可以更加灵活地结合各种技术指标和交易数据进行调整和智能化筛选，同时可以利用机器学习等技术进一步优化算法，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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