问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、昨日9:15匹配价跌停、反包。
选股逻辑分析
此选股逻辑主要以技术面为核心，通过挖掘技术指标的背离信号进行选股。但是忽略了基本面等其他因素的影响，风险较大。
有何风险？
此选股策略过于依赖技术面因素而忽略了其他因素的影响。同时，技术指标也存在滞后性，可能无法准确反映市场走势。另外，选股条件过于简单，可能产生大量假信号。
如何优化？
此选股逻辑可以加入更多的技术指标和基本面指标，并采用多因子模型策略来选股。同时，可以针对不同行业板块建立不同的选股条件，增加选股的针对性和准确性。另外，可以通过回测等手段来验证选股策略的有效性和优越性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、昨日9:15匹配价跌停、当前收盘价大于前5日高点、60日慢线上穿20日快线、市盈率小于50、ROE大于10%。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 0) > 1；
昨日9:15匹配价跌停：YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) == YESTODAY(CDPP('OPEN'), 1) and REF(LOW, 1) == YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) and LOW < YESTODAY(LOW, 1)；
当前收盘价大于前5日高点：CLOSE > HHV(CLOSE, 5);
60日慢线上穿20日快线：SMA(MA(CLOSE, 20), 60) > SMA(MA(CLOSE, 20), 20)；
市盈率小于50：PE < 50；
ROE大于10%：ROE > 10；
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
data = ts.get_stock_basics()
condition1 = SYNJZ('AMO', 0) > 1 # 振幅大于1
condition2 = YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) == YESTODAY(CDPP('OPEN'), 1) and REF(LOW, 1) == YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) and LOW < YESTODAY(LOW, 1) # 昨日9:15匹配价跌停
condition3 = CLOSE > HHV(CLOSE, 5) # 当前收盘价大于前5日高点
condition4 = SMA(MA(CLOSE, 20), 60) > SMA(MA(CLOSE, 20), 20) # 60日慢线上穿20日快线
condition5 = PE < 50 # 市盈率小于50
condition6 = ROE > 10 # ROE大于10%
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4 & condition5 & condition6].sort_values(by='HOT', ascending=False)[:5] # 按个股热度从大到小排序名
selected_stocks = selected_data.index.values
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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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