问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，规模2亿以上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注的是振幅和底部抬高两个方面，同时纳入了企业规模的筛选条件，相对比较稳健。通过这样的选股方式，可以筛选一些成长性较好的中小盘股票。
有何风险？
企业规模的筛选条件可能会排除掉一些股票，导致除了成长性以外的因素被忽略，结果可能会导致策略表现低于预期。
如何优化？
除振幅和底部抬高外，可以引入其它基本面指标诸如，企业盈利能力，营收增长率，股东人数以及成交量等指标，以提高选取个股的质量。
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、公司规模2亿以上；
4、引入其他基本面指标；
5、优化选股策略。
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 = CAPITALIZATION() >= 200000000;
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:
# 获取该股票的数据
df = get_fundamentals(query(valuation.capitalization).filter(valuation.code==stock), date=date)
# 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]
# 公司规模符合要求
condition3 = df['capitalization'][0] >= 200000000
# 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)
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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