问财量化选股策略逻辑
此选股策略选取振幅大于1，周线MA5金叉MA10，且股票代码以60开头的股票进行投资，旨在寻找具有较大波动性且具有一定上涨势头的个股，同时根据市场整体走势进行筛选。
选股逻辑分析
此选股策略选取了振幅、均线金叉和股票代码等指标进行筛选，结合了价格波动性、趋势性和相对强势的判断。当股票符合筛选条件时，通常会有机会在较短时间内获得较好的收益，同时筛选出的个股更有可能受到市场的关注和追捧。市场整体走势同样是影响选股效果的重要因素。
有何风险？
此选股策略存在代码的局限性，即只选取代码以60开头的股票，有可能遗漏其他符合条件的个股。同时存在重心转移、个股调整等风险。此外，此选股策略的选股条件较单一，并未能考虑到其他诸如行业面、基本面等方面的影响，筛选结果可能会存在一定偏差和局限性。
如何优化？
可以加入其他指标如RSI、MACD、KDJ等技术指标以及EPS、PE等基本面指标进行综合分析，同时在市场热度和行业影响等方面进行分类考量。另外，需要适度利用历史数据作为参考，此外，运用机器学习和人工智能等技术手段进行选股，可以更加丰富筛选条件和提高选股的精度。同样，可以拓展代码范围，提高股票的涵盖度。
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，且股票代码以60开头的股票进行投资，并需结合其他技术和基本面指标、市场面影响进行综合分析，同时利用历史数据和机器学习等手段进行筛选。
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']:
if not code.startswith('60'):
continue
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')
if df.pct_chg.sum() < 0 or len(df) < 25:
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。
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