问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，企业性质。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合了波动性、技术面和基本面的因素，筛选出波动性较高且有潜力的优质股票。除了振幅大于1和底部抬高的要求外，还增加了对企业性质的筛选，以确保所选股票符合考虑的产业发展方向和风险。
有何风险？
企业性质的要求可能会在投资范围上产生限制，进而影响投资收益。此外，企业性质的单一因素对股票的风险和收益的影响具有局限性，容易受到宏观经济环境和政策变化的影响。
如何优化？
优化选股策略应该综合考虑股票的波动性、技术面、基本面及市场环境等因素，寻找最符合自身投资目标和风险承受能力的个股。可以采用资产配置的方法，根据不同的投资目标和风险承受能力，适配相应的股票策略。
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、企业性质符合要求；
4、其他指标符合要求；
5、优化选股策略。
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 = INDUSTRY('SWXX').include('农林牧渔').include('采掘').include('化工').include('钢铁').include('有色金属');
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:
# 获取该股票的数据
df = get_fundamentals(query(valuation.pe_ratio, balance.total_assets, industry.name).filter(valuation.code==stock), date=date)
# 振幅大于1
condition1 = df['high'].std() > 1
# 底部抬高
condition2 = df['low'].tail(3).iloc[0] > df['low'].tail(3).iloc[1] > df['low'].tail(3).iloc[2]
# 行业符合要求
condition3 = ('农林牧渔' in df['industry.name'][0] or
'采掘' in df['industry.name'][0] or
'化工' in df['industry.name'][0] or
'钢铁' in df['industry.name'][0] or
'有色金属' in df['industry.name'][0])
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if condition1 and condition2 and condition3:
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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