问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上，在竞价时涨跌幅买入大单和特大单总购买量大于0.7千万的股票进行投资。
选股逻辑分析
此选股策略集中了股票的波动性、技术面以及资金面等多方面因素，通过选取稳定波动性、已经超过五日均线、在竞价时存在涨跌幅买入大单和特大单的票据来进行投资，同时考虑股票流动性较高。
有何风险？
由于此种策略主要是基于短期的资金面变化及技术面指标进行选股，因此较为容易忽略公司基本面、行业趋势等重要因素，以及盲目追求短期利益（如哗众取宠的股票大涨），导致追涨杀跌、盲目跟风等投资风险。
如何优化？
为避免风险和捕捉更多投资机会，应该结合股票的财务等基本面，对公司的盈利、营收、资产等进行分析，加强其长期趋势的判断，因此应建立投资标的的长期投资计划，和一个完善的风控系统，遵循决策的科学程序。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上，在竞价时涨跌幅买入大单和特大单总共计购买量大于0.7千万的股票进行投资。同时，应加强公司基本面等长期投资因素的考虑，并建立科学的风控系统。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
均价指标：MA(CLOSE,5)
python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks():
data = ts.get_today_all()
data = data[data['turnoverratio'] > 1]
ma5 = data['trade'].rolling(window=5).mean()
condition1 = ma5 > data['trade']
buy_order = data['b1_v'] + data['b2_v'] + data['b3_v'] + data['b4_v'] + data['b5_v']
condition2 = data['b1_p'] == data['price'] & buy_order > 7000000
data = data[condition1 & condition2]
data = data[['name','industry','code']]
data_sorted = data.sort_values(by=['trade'], ascending=False)
data_sorted = data_sorted.head(10)
selected_stocks = list(data_sorted['code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
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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