问财量化选股策略逻辑
选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上，且10日涨幅大于0小于35的股票。
选股逻辑分析
与前一个选股逻辑相比，这个逻辑增加了对涨幅的要求，更加具有针对性。振幅大于1的股票代表着股票价格的波动较大，存在一定的交易机会。股票均价站在五日均线之上，可能表明该股票正处于上升趋势，有一定的上涨空间。10日涨幅大于0小于35，可能表明该股票处于上涨阶段，但还未进入过热状态。
有何风险？
虽然10日涨幅小于35，但仍然存在过热状态的风险。此外，振幅较大的股票风险也相对较高，应注意风险控制。
如何优化？
可以增加更多的技术指标，如相对强弱指标、动量指标等等。也可以结合基本面因素、市场因素等进行综合分析，降低选股的风险。
最终的选股逻辑
选取符合振幅大于1、股票均价站在五日均线之上，10日涨幅大于0小于35，同时还应符合一定的技术指标、基本面和市场因素等条件。风险控制方面，应注意适度控制仓位、设置合理的止损点位等。
同花顺指标公式代码参考
暂无同花顺指标公式代码。
python代码参考
import tushare as ts
# 获取历史行情信息
hist_data = ts.get_k_data()
# 计算振幅、均线等指标
amplitude = (hist_data['high'] - hist_data['low']) / hist_data['pre_close']
ma5 = hist_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = hist_data['close'].rolling(window=10).mean()
change10 = (hist_data['close'] - hist_data['close'].shift(10)) / hist_data['close'].shift(10)
# 合并数据
final_data = hist_data.merge(amplitude, on='code')
final_data['ma5'] = ma5
final_data['ma10'] = ma10
final_data['change10'] = change10
# 获取符合条件的股票
result = final_data[(final_data['amplitude'] >= 0.01) & (final_data['ma5'] > final_data['close'].shift(1))
& (final_data['change10'] > 0) & (final_data['change10'] < 0.35)]
# 输出结果
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股需结合具体情况进行适度修改。
## 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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