问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，元宇宙。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于技术指标和板块热点，利用振幅和底部抬高筛选股票，结合元宇宙板块热点进行精选，旨在寻找振幅大、走势稳定、涉及元宇宙领域的个股。
有何风险？
该选股策略依赖于技术指标的准确解读和板块热点的稳定性，技术指标的失效和滞后以及板块热点的暴涨暴跌都可能导致选股策略的失效。同时，股票市场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，结合股票的基本面信息和新闻面动态，进行综合分析，提高选股策略的精度。同时，可以结合各个板块的热度，对不同板块的股票进行筛选。另外，可以通过建立量化模型进行系统性的选股分析，以提高选股策略的稳定性和长期收益率。
最终的选股逻辑
在以上基础上，改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- 涉及元宇宙领域。
在以上条件的基础上，根据个股的基本面信息和新闻面动态等进行适当的筛选，结合各个板块的热度进行综合分析，提高选股策略的精度和稳定性。
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: GICS("新经济.元宇宙.元宇宙链")=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['industry'] == "新经济.元宇宙.元宇宙链")
# 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、底部抬高和元宇宙等指标，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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