问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开，机构抄底。该策略主要基于市场情况和机构动向，通过选择具有成交量和市场活力的股票，并考虑机构的买入情况，选出机构认为有较好投资价值的股票进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量较大、涨势较好的股票，并考虑机构的买入情况，选出机构认为有较好投资价值的股票。振幅大于1和现量大于1万手是选出具有明显市场活力、成交量大的股票的主要依据，高开则表现出当日行情较为乐观的股票，机构抄底则表现出机构对该股票有较好的投资价值。因此，该策略主要基于市场情况和机构动向，以强劲的市场行情、成交量、机构动向等因素为买入依据。
有何风险？
该选股策略过于依赖机构动向，容易造成信息不对称和投资风险。同时，没有考虑公司基本面情况和其他技术指标，容易造成选股不准确。
如何优化？
加入其他技术指标，如RSI等，获取更全面的市场信息，同时加入公司基本面相关的指标，如市盈率、市净率、净利润增长率等指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，提高选股的准确度。同时，考虑其他市场信息和其他选股策略的综合考虑进行引入，综合风险因素进行投资决策。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开，机构抄底，并加入其他技术指标、市盈率、市净率等基本面指标，以及市场整体情况、行业趋势等因素进行分析综合，提高选股的准确度。同时，需要综合考虑多个风险因素进行决策，平衡收益和风险。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略没有某一特定的技术指标，因此不需要同花顺指标公式代码参考。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210301', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount', 'pct_chg']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 50 or len(daily_data) < 251:
continue
if daily_data['high'].max() < 10 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
continue
if daily_data.iloc[-1]['amount'] > daily_data.iloc[:-1]['amount'].mean() * 2:
sorted_data = daily_data.sort_values('amount', ascending=False)
if ts_code in sorted_data.head(10)['ts_code'].values:
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括成交量、涨势等条件筛选，同时考虑机构的买入情况，选出机构认为有较好投资价值的股票进行买入。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 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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