问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，现量大于1万手，高开的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术面指标，关注振幅、底部、高开等指标，同时加入了成交量等量价因素，以更全面地分析股票的价值。该选股逻辑对个别重要指标进行加强，例如成交量。通过筛选出长短期均表现良好的股票，寻求业绩增长和股价反应的相一致性。但由于该选股逻辑更加个性化，个别指标的加强也增加了盲目性和不确定性。
有何风险？
该选股逻辑关注的是股票价格的短期波动，很容易受到市场情绪的影响，增加了波动和风险。同时，股票的高开并不代表后市表现会好，存在估值过高或者经营质量不佳等风险。此外，成交量高并不代表市场认可度，也可能是机构抛售或者内部人员交易等造成的。
如何优化？
可以加入更多指标和辅助分析手段，如布林线、MACD等技术指标，或者PEG、ROE等基本面指标，以提高选股精度和质量。同时，可以考虑结合宏观经济、政策等因素，综合分析股票的长期潜力。另外，强调资讯来源的准确性和及时性，避免因为资讯不完全或者不准确对选股决策的影响。
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.现量大于1万手；
4.高开；
5.加入布林线、MACD等技术指标；
6.引入PEG、ROE等基本面指标；
7.结合宏观经济、政策等因素进行综合分析；
8.强调资讯来源的准确性和及时性；
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 = VOLUME() > 10000;
C4 = (OPEN() - REF(CLOSE(), 1)) / REF(CLOSE(), 1) > 0.03;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 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：
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的历史K线数据和成交量数据
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] > 10000
c4 = (df['open'].iloc[-1] - df['close'].iloc[-2]) / df['close'].iloc[-2] > 0.03
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if c1 and c2 and c3 and c4:
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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