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、今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票进行选股。
选股逻辑分析
振幅大于1表示股票价格较为波动，较适合进行短线操作；股票均价站在五日均线之上表示股价处于上涨趋势，有一定的增长潜力；今日最大跌幅在-4%到-5%之间表示股价出现了一定程度的调整，但调整幅度不是很大，有一定的回调空间。
该选股策略主要关注股价上涨潜力及相应的投资收益，结合总体市场行情，选择短线可操作的股票进行操作。
有何风险？
该选股逻辑忽略了股票在短时间内出现大幅下跌的可能性，当股票出现超出预期的下跌时，可能会造成较大的损失。
同时，该选股策略忽略了股票的长期投资价值，当市场整体行情或股票基本面出现较大波动时，可能会造成较大的损失。
如何优化？
需要增加基本面因素和长线价值进行优化，例如加入公司估值、业绩增长、行业前景等因素，选择具有长期价值的股票投资，同时结合股票基本面和总体市场行情适时调整。
同时，需要控制风险，在控制选股精度的同时，加强对市场行情的判断和对股票的风险控制，控制损失风险。
最终的选股逻辑
选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票，并结合公司估值、业绩增长、行业前景等因素进行综合筛选，选择具有长期价值的股票进行投资，同时加强对市场风险控制，控制损失风险。
同花顺指标公式代码参考
// 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1)
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
ma5 = MA(CLOSE, 5)
price_over_ma5 = CLOSE > ma5
// 挑选今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票
max_down = (LOW-CLOSE) / REF(CLOSE,1)
down_bool = (max_down >= -0.05) & (max_down < -0.04)
// 挑选符合条件的股票
result = amplitude_bool & price_over_ma5 & down_bool
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 获取所有股票的实时行情信息
all_data = ts.get_today_all()
# 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (all_data['high'] - all_data['low']) / all_data['pre_close']
amplitude_bool = amplitude >= 0.01
# 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
ma5 = hist_data['close'].rolling(window=5).mean()
price_over_ma5 = hist_data['close'].iloc[-1] > ma5.iloc[-1]
# 挑选今日最大跌幅在-4%到-5%之间的股票
max_down = (all_data['low'] - all_data['trade']) / all_data['trade']
down_bool = (max_down >= -0.05) & (max_down < -0.04)
# 挑选符合条件的股票
final_result = all_data[(amplitude_bool & price_over_ma5 & down_bool).values]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行适度修改。
## 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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