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，并且当前价格低于12元的股票。这些股票往往是近期波动较大的，同时当前价格低于12元也意味着较低的风险和较高的收益潜力。
选股逻辑分析
本选股策略通过选取振幅和今日均线趋势这两个指标，以及考虑当前股价的低估程度来筛选股票。振幅和今日均线向上发散可以找到近期走势良好的股票，而当前价格低于12元则具有一定的价值投资特征。
有何风险？
价格低于12元的股票可能存在较大的风险，因为其市值往往较小且对于个人投资者来说流动性也较低。同时过于看重当前价格的低估程度会导致忽略公司的基本面和长期前景等因素，从而产生投资误判。
如何优化？
为了进一步提高选股策略的有效性，可以结合一些基本面指标，如市盈率、市净率等，更全面地评估公司的价值。另外，可以结合大数据分析和机器学习等技术，选择更加合理的指标，进行更加精细的筛选和预测。
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，并且当前价格低于12元的股票。
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)
- 当前价格低于12元: C < 12
python代码参考
import tushare as ts
def select_stock():
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_slope", "close"])
for stock in ts.get_stock_basics().index:
data = ts.get_hist_data(stock)
if data is None:
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
if data["close"][-1] >= 12:
continue
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"ma_slope": ma5[-1] / ma5[-5] - 1,
"close": data["close"][-1]
}, ignore_index=True)
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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