问财量化选股策略逻辑
挑选振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、圆弧形的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1代表股票价格波动较大，存在一定的交易机会；股票均价站在五日均线之上代表着该股票可能处于上升趋势中，有一定的上涨空间；圆弧形则表示近期价格走势呈上升趋势，可以考虑跟随买入。
有何风险？
该选股策略可能会忽略一些公司的基本面因素，导致选择出具有投机性质的股票，风险较大；同时，指标的选取也容易被过度拟合，导致选股策略具有一定的局限性和不稳定性。
如何优化？
可以考虑引入一些基本面指标，如ROE、EPS等，来辅助选股策略，进一步降低选股的风险；同时，可以加入一些技术指标，如RSI、MACD等来提升选股策略的稳定性。
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、圆弧形、具备一定基本面指标（如ROE、EPS）、技术指标（如RSI、MACD）的股票，辅以合理的止损和盈利控制机制，进行适当的风险控制。
同花顺指标公式代码参考
由于圆弧形指标不同于传统的指标，通达信和同花顺等主流软件中并没有直接提供圆弧形指标。
python代码参考
import tushare as ts
# 获取所有股票的基本信息
all_stocks = ts.get_stock_basics()
# 获取历史行情信息
hist_data = ts.get_hist_data(all_stocks.index.tolist(), ktype='D')
# 计算振幅、均线等指标
amplitude = (hist_data['high'] - hist_data['low']) / hist_data['pre_close']
ma5 = hist_data.groupby('code')['close'].rolling(window=5).mean().reset_index(name='ma5')
# 计算走势趋势指标
# ... 省略代码 ...
# 合并数据
final_data = all_stocks.merge(ma5)
# 获取符合条件的股票
amplitude_bool = amplitude >= 0.01
price_over_ma5_bool = final_data['close'] > final_data['ma5']
return_bool = (return_rate > 0).groupby('code').sum() > 0
result = final_data[(amplitude_bool & price_over_ma5_bool & trend_bool & return_bool)]
# 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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