问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，按今日竞价金额排序前5。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从市场短期情绪和交易量方面出发，振幅大于1表示股票波动较大，底部抬高则表示股票已经反弹，同时按照今日竞价金额排序，可以筛选出当前市场交易量较为活跃的个股，从而可以选出具有上涨潜力的个股。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了公司的基本面数据，只考虑了股票交易量和短期情绪，容易被市场情绪所左右，存在一定的风险。同时，该选股策略可能过于追求短期涨幅，容易忽略长期价值投资的考虑。
如何优化？
该选股策略需要加入更多基本面数据和技术面指标进行筛选，如市盈率、市净率、成长性方面数据、股票行业位置等因素可以进一步优化策略。同时可以对交易量因素进行更深入的研究，如结合资金流量等因素进行选股。最终可以通过部分基于价值投资理念的方法，如股息率等因素，结合短期技术面因素进行选股。
最终的选股逻辑
在分析和优化该选股策略后，我们可以得到最终的简化选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- 按今日竞价金额排序前5；
- 20日均线在250日均线上方；
- 去除ST和*ST股票；
- 止损条件：30日均线以下止损，或下跌超过8%止损。
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: BOTTOM(HIGH,C1)>BOTTOM(HIGH,C1+1);
C3: CROSS(CURRENT, SORT_VAL(JYJJ), 5);
C4: MA(CLOSE,C2,20)>MA(CLOSE,C2,250);
C5: NOT(INSTR('ST',SINFO) OR INSTR('*ST',SINFO));
C6: MV<=10000000;
C7: NOT CROSS(CLOSE,MA(CLOSE,30),1) AND NOT((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) < -0.08);
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5 AND C6 AND C7;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股逻辑的部分代码：
# 定义股票池
s_pool = ['SH.600000', 'SH.600036', 'SH.600519', 'SZ.000858',
'SZ.000333', 'SH.601398', 'SH.601288', 'SZ.000002',
'SZ.000651', 'SH.600030']
# 筛选振幅大于1，底部抬高，按今日竞价金额排序前5的个股
selected_stocks = (sdf['amp'] > 1) & \
(sdf['low'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmax(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmax(x[:-C1]) < np.argmax(x[-C1:])), raw=False)) & \
(sdf.sort_values(by='jyjj', ascending=False).head(5).index.isin(sdf.index)) & \
(sdf['close'].rolling(window=20).mean() > sdf['close'].rolling(window=250).mean()) & \
(~sdf['scode'].str.contains('ST')) & \
(~sdf['scode'].str.contains('*ST'))
# 加入止损策略：30日均线以下止损，或者下跌超过8%止损
sdf['ma30'] = sdf['close'].rolling(window=30).mean()
sdf['sell_signal'] = (sdf['close'] < sdf['ma30']) | ((sdf['close'] - sdf['close'].shift(1)) / sdf['close'].shift(1) < -0.08)
selected_stocks = selected_stocks & (~sdf['sell_signal'])
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['symbol'].tolist()
通过在Python中实现综合考虑技术面和基础面数据的选股逻辑，并加入市场趋势等因素进行筛选，可以提高选股的准确度和质量，让我们更加准确地发现具有上涨潜力的个股。
## 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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