问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，开盘价在十日线左右。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样涵盖了技术面指标，从技术面角度筛选出振幅较大、有一定底部支撑且较为稳定的股票，并结合十日线技术指标进行过滤，提高选股的精准度。
有何风险？
该选股逻辑同样未考虑基本面指标的影响，同时，十日线数据容易被突破，一旦突破，选股质量会受到一定的影响，需要对该指标进行适当的修正和调整。
如何优化？
为了完善该选股逻辑，可以加入其他技术面指标，如MACD、KDJ等指标，综合考虑多种技术面因素，更全面地筛选出优质股票。同时，要结合基本面指标和资金面情况动态更新调整选股策略。
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.开盘价在十日线左右；
4.加入其他技术面指标；
5.从基本面和资金面等综合考虑；
6.根据不同投资策略进行适当调整。
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 = ABS(O / MA(C, 10) - 1) <= 0.05;
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_kline = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
# 计算底部抬高指标、振幅和开盘价与十日线之间的差值，判断是否符合选股逻辑
c1 = df_kline['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df_kline['high'], 2) > BOTTOM(df_kline['high'], 3) > BOTTOM(df_kline['high'], 4)
c3 = abs(df_kline['open'][0] / df_kline['close'].rolling(10).mean()[0] - 1) <= 0.05
# 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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