问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散和上市时间等指标，旨在找到具有一定持续性和成长性的个股。
选股逻辑分析
本选股策略通过振幅、均线趋势和上市时间等指标来筛选股票，旨在找到具有一定持续性和成长性的个股。其中振幅大于1和今日均线向上发散可以找到走势较好的股票，上市时间可以筛选出相对稳定和规范的个股。
有何风险？
本选股策略可能存在太过依赖历史回测和指标单一的回测风险，同时，上市时间太短和过于依赖技术面难免存在无法捕捉到潜在风险的缺陷和不足，对选股结果造成不利影响。
如何优化？
为了更好的挑选出优质的股票，本选股策略可以综合考虑各种技术面指标和基本面指标，例如资产负债率、收益率等，辅助判断选股。同时还应该充分考虑市场变化、公司的盈利及商业模式等因素，在多层面综合筛选，避免单一指标造成的误判。此外，建议重新明确策略的投资目标和风险控制体系，合理控制仓位和组合风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散和上市时间等指标作为选股指标。
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）
- 上市时间在一年及以上：LISTDAY >= 240
python代码参考
import tushare as ts
def select_stock():
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stock_list[(stock_list["pb"] > 0) & (stock_list["pb"] < 1) & (stock_list["timeToMarket"] <= 240)]
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
if data is None:
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
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]):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
continue
return selected_stocks
print(select_stock())
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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