问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，圆弧形。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面和形态指标，振幅大于1旨在排除波动性过小的股票，底部抬高和圆弧形则是关注价格底部构筑逐渐高起，并且抬高的轨迹呈现圆弧形的特征的迹象。这些指标综合考虑，能够筛选出具有一定潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑依赖形态指标，对股票的走势特征有较强的假设，但是实际情况很难完全符合这种模式，因此可能存在选股出错的风险。另外，该选股逻辑所关注的特征容易被短期的市场波动所干扰，需要根据实际情况进行适当调整。
如何优化？
为了更全面地筛选股票，可以加入其他基本面指标和技术指标，如市盈率、市净率、均线系统、MACD等，同时可以加入动态策略，如当股价连续多日下跌后，再进行抬高的轨迹呈现圆弧形的特征判断，避免由于短期波动而产生的错误判断。此外，可以加入其他形态指标，并进行实盘测试和回测，找到最适合自己的选股策略。
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.圆弧形；
4.加入市盈率、市净率、均线系统、MACD等基本面指标和技术指标；
5.加入动态策略进行筛选；
6.加入其他形态指标进行筛选。
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 = ROUNDARC(C1, 5, 0.3);
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:
# 获取该股票的历史K线数据
df = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
# 计算圆弧形指标，判断是否符合选股逻辑
c1 = df['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df['high'], 2) > BOTTOM(df['high'], 3) > BOTTOM(df['high'], 4)
c3 = CIRCULAR_ARC(df['high'], window=5, threshold=0.3)
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if c1 and c2 and c3:
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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