问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，换手率大于2%且小于9%。
选股逻辑分析
该选股逻辑同时考虑了技术面和资金面的指标，相比于只考虑技术面指标或仅关注资金面因素的选股策略，更为全面和合理。同时，该选股逻辑强调了股票的流动性和成交量，更注重投资者需求和市场交易情况，提高了选股的效益和准确性。
有何风险？
选股逻辑仍把技术面指标和成交量放在了主导位置，但忽略了公司的基本面和未来发展的潜力，可能选到表现早期良好但长期价值不足的公司股票。同时，选择的换手率区间两个阈值是固定的，也可能不适合所有的股票，需要进行实际操作调整。
如何优化？
除了上述风险提示，可以加入其它技术指标和资金面的指标，如异动因子、相对强弱指标、资金流入等指标，从更多角度综合判断股票的走势和价值。还可以考虑加入基本面指标，如市盈率、市净率、营收同比增长率等，从细节方面对股票进行分析。选取合适的换手率区间，应根据股票的特征和市场环境等进行实际调整。
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.换手率大于2%且小于9%;
4.加入异动因子和相对强弱指标；
5.引入市盈率、市净率、营收同比增长率等基本面指标；
6.确定合适的换手率阈值。
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 = TURNRATE() > 2 AND TURNRATE() < 9;
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')
# 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 = df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-2] > 1.02 and df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-2] < 1.09
# 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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