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、价格小于12的股票进行选股。
选股逻辑分析
振幅大于1表示股票价格波动较大，有较高的投资机会；股票均价站在五日均线之上可表示该股票处于上涨趋势，具有较高的增长潜力；价格小于12表示股票处于低位，可能存在超跌反弹的机会。
该选股策略主要考虑股票的价格波动性、上涨趋势以及估值等因素，以期望获得较高的投资收益。
有何风险？
该选股策略可能存在高风险、高回报的风格。同时，价格小于12不代表股票处于低估状态，也可能是因为公司业绩不佳等因素导致价格下跌。
存在的操作风险包括追涨杀跌、盲目买进、盲目卖出等问题。
如何优化？
需要对市场情况和行业状况进行深入了解，避免追涨杀跌等操作风险。同时，可以结合公司基本面、股票历史业绩等因素，进行综合筛选，避免盲目跟风。
可以考虑结合机器学习、大数据等技术进行股票估值分析、风险预警等方面的支持。
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、价格小于12，同时结合公司基本面、市场情况、行业情况等因素，进行综合筛选，选出具有较高长期投资价值的个股进行投资。
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
// 挑选股价小于12的股票
price_below_12 = CLOSE < 12
// 挑选符合条件的股票
result = amplitude_bool & price_over_ma5 & price_below_12
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取所有股票的基本信息
all_stocks = ts.get_stock_basics()
# 获取所有股票的历史行情信息
symbol_list = all_stocks.index.tolist()
hist_data = ts.get_hist_data(symbol_list[-1])
temp_data = pd.DataFrame()
for symbol in symbol_list:
single_data = ts.get_hist_data(symbol)
temp_data = pd.concat([temp_data,single_data],ignore_index=False)
# 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (temp_data['high'] - temp_data['low']) / temp_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
ma5 = temp_data.groupby('code')['close'].rolling(window=5).mean().reset_index(name='ma5')
final_data = all_stocks.merge(ma5)
price_over_ma5_bool = final_data['close'] > final_data['ma5']
# 挑选股价小于12的股票
price_below_12_bool = final_data['close'] < 12
# 挑选符合条件的股票
result = final_data[(amplitude_bool & price_over_ma5_bool & price_below_12_bool).values]
# 输出筛选结果
print(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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