问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。振幅大于1反映了股票的价格波动情况，今日均线向上发散则意味着股票存在短期上涨的趋势，2021年营收/2018年营收大于1.1则表明股票在中长期内有一定增长潜力。
选股逻辑分析
本选股策略采用的指标较多，包括振幅、均线、营收增长。综合了短期技术指标和中长期基本面因素，选取价格波动较大、存在上涨趋势并具备一定成长性的股票。适合投资者在短期获取一定收益的同时，也考虑了股票的长期价值。
有何风险？
本策略仍然存在市场风险，选股结果可能受到公司信息披露的滞后、市场变化等因素影响。同时，本策略依赖于营收增长这一因素，忽略了其他基本面指标和市场因素等其他因素。
如何优化？
可以加入其他基本面因素，如市盈率、市净率、股息率等因素进行选股，同时可以考虑添加风险控制因素，例如加入股票的历史波动率、股票的财务稳定性等指标进行筛选。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、今日均线向上发散、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅: AMO
- 今日均线向上发散: C > REF(MA(C,5),1) > MA(C,5)
- 2021年营收/2018年营收大于1.1: TTM(operating_revenue)/operating_revenue_20181231 > 1.1
python代码参考
import tushare as ts
def select_stock():
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stock_list[stock_list["pe"] > 0]
hist_data = ts.get_hist_data(selected_stocks.index)
selected_stocks = selected_stocks[(hist_data["amplitude"] > 0.01)]
# 今日均线向上发散
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
ma5 = talib.MA(data["close"].values, timeperiod=5)
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
# 营收增长
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
if not (data["total_revenue"][0] / data["total_revenue"][-3] > 1.1):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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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