问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%。该选股策略主要是通过选择波动性较大、价格适中、且近期有相对较为强势的表现的股票，寻找具有较好机会的标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅大于1、股价为18.5元的基础上，加入了近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%的条件。这个条件可以反映出股票的短期相对强势，是指标选股中常用的条件之一。同时，加入这个条件可以缩小选股范围，提高选股的准确性。
有何风险？
由于选股依赖于短期的表现，因此可能会忽略掉较长期的趋势，造成选股结果的偏差。另外，近25个交易日的时间跨度可能不够长，也可能存在过拟合的风险。
如何优化？
可以在原有的选股基础上，加入其他技术指标、基本面指标进行综合分析。例如，可以再加入RSI、KDJ、MA等技术指标，来更加全面地评估标的的优劣。另外，也可以对筛选出来的标的进行深入研究，评估其发展前景，以提高选股的成功率。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、股价为18.5元、近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%。同时结合技术指标、基本面指标等因素综合判断，找到价格适中、有良好发展前景且趋势强劲的标的。此外，配合合理的止盈/止损策略，进行风险控制。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 股价为18.5元
SELECT2 = CLOSE == 18.5
# 近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%
SELECT3 = COUNT(IF((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)>=0.1,1,0),25)>=1
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '成交额'
SORT_ASCEND = False
以上为计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行调整，以得到更加准确的选股结果。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断振幅大于1、股价为18.5元、近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or row['close'] != 18.5:
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
continue
close_25 = stock_data.loc[idx - 24:idx, 'close']
if ((close_25.pct_change() >= 0.1).sum() == 0):
continue
# 根据筛选条件选取标的
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
# 可添加其他指标
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1、股价为18.5元、近25个交易日内至少有1个交易日的涨幅大于等于10%。可根据实际需求进行修改，同时加入其他技术指标、基本面指标，以及风险控制措施等。
## 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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