问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，量比大于1.5、量比小于6。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了技术面和基本面的指标，振幅大于1旨在排除波动性过小的股票，底部抬高则是关注价格底部构筑逐渐高起的迹象，量比大于1.5和量比小于6旨在筛选成交量相对稳定的股票。这些指标综合考虑，能够筛选出具有一定潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑忽略了很多重要的指标，如公司的基本面、行业情况等因素，只考虑了单一的技术面指标，因此可能会存在风险。另外，量比指标容易受到股票自身的影响，不同的股票对应的量比范围也不一样，需要根据实际情况进行适当调整。
如何优化？
为了更全面地筛选股票，可以加入其他基本面指标和技术指标，如市盈率、市净率、均线系统、MACD等，同时对于量比这一指标，可以采用相对量比进行筛选，即将该股票的量比与其历史平均值进行比较，避免因股票本身特征不同而导致选择偏差。
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.相对量比大于1.5且小于6；
4.加入市盈率、市净率、均线系统、MACD等基本面指标和技术指标；
5.细分行业，根据行业变化对技术指标进行调整。
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 / MA(VOLUME, 10) > 1.5 AND VOLUME / MA(VOLUME, 10) < 6;
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')
# 计算相对量比，判断是否符合选股逻辑
vol_ratio = df['volume'] / df['volume'].rolling(window=10).mean()
c1 = df['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df['high'], 2) > BOTTOM(df['high'], 3) > BOTTOM(df['high'], 4)
c3 = (vol_ratio.iloc[-1] > 1.5) and (vol_ratio.iloc[-1] < 6)
# 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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