问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，资金强度由大到小。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术指标和基本面数据，根据振幅大于1和底部抬高等技术指标筛选出市场中走势比较稳定的个股，并依据资金强度从大到小排序，更有利于选出市场行情中的领涨个股，以获得更好的收益。
有何风险？
该选股策略可能会受到市场整体行情的影响，当市场出现较大的波动或调整时，该策略可能会选出的个股表现不如其他策略。另外，该选股策略也存在过度依赖资金强度等因素的可能，可能忽略了一些基本面因素等其他因素对于股票表现的影响。
如何优化？
在该选股策略的基础上，可以加入其他市场趋势指标或基本面数据，如市值、财务数据等，以进一步提升选股策略的准确性和稳定性。另外，可以考虑利用机器学习等技术进一步优化算法，以获得更好的选股效果。
最终的选股逻辑
在分析和优化该选股策略后，我们可以结合振幅、底部抬高和资金强度等因素，得到最终的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- 资金强度由大到小排列。
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: SORTBY(MF(),AVG(),ASC);
SELECTOR:=C1 AND C2;
RESULT:=SELECTOR AND C3;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
from stockstats import StockDataFrame
# 将数据转换为 StockDataFrame
sdf = StockDataFrame.retype(df)
# 选取振幅大于1，底部抬高的股票
selected_stocks = (sdf['amp'] > 1) & \
(sdf['high'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmin(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmin(x[:-C1]) > np.argmin(x[-C1:])), raw=False))
# 根据资金强度排序
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('mfidx', ascending=False)
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['code'].tolist()
通过在Python中实现该选股逻辑，可以更加灵活地结合各种技术指标和基本面数据进行调整和智能化筛选。
## 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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