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、同时剔除北京地区的A股作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略在振幅和均线方面的选股逻辑是比较常用的技术分析方法，同时本策略剔除北京地区的A股这一条件是基于公司所在地的行政管辖范围的限制。本策略的优点在于可以排除一些不利于投资的A股并选择有良好潜力的股票；缺点在于在忽略一些公司基本面的情况下仅利用技术指标进行筛选，对于市场整体环境的变化的应对能力可能较弱。
有何风险？
采取这种选股策略，可能会忽略一些公司基本面的情况而过于依赖技术指标，其有效性因市场环境等因素不稳定。而且，剔除北京地区的A股有可能会剔除一些有潜力的公司，对于长期投资的效果影响不确定。
如何优化？
可以增加其他筛选条件，例如可以选择一些股息收益率较好的股票，或涨幅处于低位的股票。另外，可以考虑根据实际行业情况，或对公司品质和技术实力的评分，去优化筛选条件，利用更准确的数据筛选出更佳的调整策略。
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、同时剔除北京地区的A股作为投资标的。
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;
//筛选出公司所在地非北京的股票代码
CODE = NOT(REGION=特殊地区);
//综合条件
CONDITION = ACC > 1 AND MA_SLOPE > 0 AND CODE;
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sh'):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_slope", "code"])
# 循环所有的非北京地区（REGION列不为"BJ"）的股票
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'REGION'] == "BJ":
continue
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0:2] == '60' or \
ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0] == '0':
continue
data = ts.get_hist_data(stock)
if data is None:
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
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,
"code": stock
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sh'))
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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