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、买一量大于卖一量的股票。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，买一量大于卖一量则代表近期买盘强于卖盘，预示着股票的走势有可能出现好转。选取这些指标的原因，是为了找到有短期上涨趋势且市场买盘相对活跃的股票。
选股逻辑分析
本选股策略选取的指标包括振幅、均线和买卖盘量。本策略旨在找寻在短期内存在良好的企业基本面和上涨趋势的股票。适合投资者在短期内同时考虑股票的行业发展情况和市场表现，以获得较高的收益。
有何风险？
本策略所选取的指标过于依赖市场短期表现，容易被市场周期性影响。同时，买卖盘量的情况可能会受到个别股权的影响，存在割裂性。
如何优化？
可以加入更多长期趋势的判断因素，如企业盈利能力指标等，同时可以考虑加入技术面因素如MACD等指标。行业方向的选取应该是基于长期发展的考虑，同时应该对企业进行更加深入的研究。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、今日均线向上发散、买一量大于卖一量的股票。
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)
- 买卖盘量：B1_V > S1_V
python代码参考
import tushare as ts
import talib
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)
# 买卖盘量
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_realtime_quotes(stock)
if not (float(data["b1_v"].iloc[0]) > float(data["s1_v"].iloc[0])):
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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