问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，昨日主力控盘。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过运用技术指标和成交量指标，结合主力动向，挑选出振幅大、股价走势较好、得到主力控盘的优质股票。
有何风险？
该选股策略容易过于强调技术指标和主力动向，忽略了基本面及市场偏好的因素，导致选股结果不够全面和可靠。同时，可能会产生过度拟合的风险，无法适应市场环境的快速变化。
如何优化？
该选股策略可以结合基本面分析、市场研究、行业趋势等多方面考虑，在更多维度上挖掘优质股票。此外，应严格控制选股范围，做好风险控制管理，避免出现大幅度亏损。
最终的选股逻辑
综合以上因素，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、昨日主力控盘；
4、符合相应的基本面数据；
5、行业和板块热度高。
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 = VOL > MA(VOL, 5) && VOL > MA(VOL, 20) && VOL == MAX(VOL, 10);
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：
# 选取符合条件的50只股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的数据
df = get_price(stock, count=60, end_date=date, frequency='daily', fields=['high', 'low', 'close', 'volume', 'money'])
# 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]
# 昨日主力控盘
condition3 = df['volume'].shift(1).tail(2).iloc[0] > df['volume'].tail(2).iloc[1]
# 当日换手率大于5日均线和20日均线，且当日换手率是最近十日最大换手率
condition4 = df['volume'].iloc[-1] > df['volume'].rolling(window=5).mean()[-1] and \
df['volume'].iloc[-1] > df['volume'].rolling(window=20).mean()[-1] and \
df['volume'].iloc[-1] == df['volume'].tail(10).max()
# 符合行业和板块情况的股票
condition5 = check_industry(stock)
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if condition1 and condition2 and condition3 and condition4 and condition5:
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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