问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过挖掘振幅大、股价走势较好、市场热度高的优质股票。选股依赖于技术指标和市场指数。
有何风险？
该选股策略可能会过度追求市场热度，而无法准确避开市场波动导致的风险。同时，技术指标容易产生假信号，需要进行严格的风险控制。
如何优化？
优化选股策略，需要结合多种因素，建立综合评估体系。建议增加上涨趋势、成交量等因素的考虑，进行综合分析。同时，需要进行有效的风险控制。
最终的选股逻辑
基于以上因素，我们可以得到完善的选股逻辑如下：
1、振幅大于1；
2、底部抬高；
3、符合市场热度；
4、符合其他指标；
5、按热度从大到小进行排序。
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 = ACCU_DAYS(OPTZ(), C1);
C4 = SELECTOR_SORT(C3, 1, 0) < 50;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C4;
RESULT = SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 选取符合条件的50只股票，并按热度从大到小进行排序
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的数据
df = get_fundamentals(query(valuation.pe_ratio).filter(valuation.code==stock), date=date)
if df['pe_ratio'][0] > 0:
# 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]
# 按市场热度排序
condition3 = get_industry_rank(stock) <= 50
# 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)
selected_stocks.sort(key=lambda x: get_industry_rank(x), reverse=True)
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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