问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，周线MA5金叉MA10，且10日涨幅大于0小于35的股票进行投资，旨在选取具有较大波动性和较好上涨空间的个股。
选股逻辑分析
此选股策略选取了振幅、均线金叉和涨幅等指标进行筛选，结合了价格波动性、趋势性和涨幅判断。当股票符合筛选条件时，可能具备较好上涨空间，同时存在一定的波动性，有机会在较短时间内获得收益。
有何风险？
此选股策略仍存在代码和数据局限性，例如未考虑到行业影响、基本面指标等方面的影响，存在一定的局限性。涨幅指标选择了较大波动性的股票，但也可能存在一定风险。此外，振幅、均线金叉等指标容易被大盘行情所影响，可能存在跟风效应和错误过度解读行情等问题，需要谨慎判断。
如何优化？
可以加入其他因素例如行业影响、基本面指标等方面进行筛选，同时采用多指标综合分析，例如RSI、MACD、KDJ等技术指标，EPS、PE等基本面指标进行判断，从多方面筛选符合投资策略的个股。此外，采用机器学习等技术手段进行选股，可以更加精细化地定位符合条件的个股。需要合理给出考虑的数据时间段和范围。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，周线MA5金叉MA10，且10日涨幅大于0小于35的股票进行投资，并结合其他技术和基本面指标、行业面影响等方面的综合分析进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
- 均线公式：
- MA(N) = SUM(CLOSE, N) / N
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,circ_mv,total_mv')['ts_code']:
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20210101', end_date=pd.datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,circ_mv,total_mv')
pct_chg = df.iloc[-11:-1]['pct_chg'].sum()
if not 0 < pct_chg < 35:
continue
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
if ma5.iloc[-2] <= ma10.iloc[-2] and ma5.iloc[-1] > ma10.iloc[-1]:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
