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，且9点25分股价涨幅小于6%的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面和时间维度上进行了综合考虑。振幅和均线条件反映了股票近期的走势，9点25分的股价涨幅限制则降低了股价过快上涨的风险。同时，本选股策略相对简单易懂，可作为初步筛选标准，辅助投资者筛选优质股票。
有何风险？
本选股策略忽略了其他基本面因素，如盈利情况、估值水平等。此外，过于注重短期波动，忽略了股票中长期的价值变化。另外，即使当前股价涨幅较小，但由于涨幅上限并非为0，仍存在股价快速上涨的风险。
如何优化？
可以加入其他基本面因素，如公司盈利、行业发展情况等，作为选股条件的补充。同时，可以加入股价快速上涨风险的考量，例如限定一段时间内的涨幅上限。此外，可以考虑降低振幅的要求，提高选股的可行性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散，且9点25分股价涨幅小于5%的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
//计算振幅
ACC = 100 * (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1);
//计算均线的斜率
MA_SLOPE = MA(CLOSE, 1) / MA(CLOSE, 5) - 1;
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sz', cap=10000000000):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_slope", "rise"])
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'market'] != market:
continue
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'mktcap'] < cap:
continue
data = ts.get_hist_data(stock, start='09:25:00')
if data is None:
continue
if len(data) < 2:
continue
rise = (data["close"][-1] - data["open"][-2]) / data["open"][-2] * 100
if rise >= 6:
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
# 今日均线向上发散
ma5 = data["close"].rolling(window=5).mean()
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
continue
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"ma_slope": ma5[-1] / ma5[-5] - 1,
"rise": rise
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sz', cap=10000000000))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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