问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上以及今日最低价小于昨日最低价的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略考虑了技术面和日内波动情况，选股时综合了振幅较大、均价站在五日均线之上以及日内价格下跌的股票，可筛选出一些股票的短期反弹机会。
有何风险？
此选股策略存在风险，该选股策略过于依赖单一指标，不能够对股票的全面性进行评估，且很难确定反弹幅度，存在投资盲区。
如何优化？
可以在选股的同时，关注行业和公司基本面，结合公司的盈利、市值等指标进行评估，同时流通市值、市盈率等指标也需要参考。可以根据调查研究或基础分析进行股票挖掘，以确定该股票的投资前景。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上且今日最低价小于昨日最低价的股票进行投资。同时，关注行业和公司基本面，结合公司的盈利、市值等指标进行评估，以确定该股票的投资前景。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
均价指标：MA(CLOSE,5)
当日、昨日最低价指标：LOW < REF(LOW,1)
python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks():
data = ts.get_today_all()
data = data[data['turnoverratio'] > 1]
data['ma5'] = data['trade'].rolling(window=5).mean()
data = data[data['trade'] > data['ma5']]
data = data[(data['low'] < data['low'].shift(1)) & (data['pct_chg'] > 0)]
data = data[['name','industry','code']]
data_sorted = data.sort_values(by=['trade'], ascending=False)
data_sorted = data_sorted.head(10)
selected_stocks = list(data_sorted['code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
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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