问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、股价为18.5元的股票。
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；股价为18.5元代表该股票的成交价格接近中小投资者的心理价位，更容易获得市场关注和认可。
有何风险？
该选股策略考虑的因素较少，可能会忽略公司的内在价值和财务状况等长期因素，从而增加选股风险。同时，仅考虑股价接近中小投资者的心理价位也有可能会存在市场炒作的风险，需要谨慎考虑。
如何优化？
该策略可以结合公司的基本面分析进行优化，比如考虑公司的估值、财务状况、盈利能力等因素。同时，建立合理的止损和盈利控制机制，进行适当的风险控制。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、股价为18.5元的股票，结合公司基本面的综合分析，建立止损和盈利机制。
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_bool = CLOSE > ma5
// 挑选股价为18.5元
price_bool = CLOSE == 18.5
// 挑选符合条件的股票
result = amplitude_bool & price_over_ma5_bool & price_bool
// 输出筛选结果
result
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()
# 获取所有股票的历史行情信息
hist_data = ts.get_hist_data(all_stocks.index.tolist(), ktype='D')
# 获取股票的日线成交量、振幅以及均价等信息
volume = hist_data['volume']
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')
final_data = all_stocks.merge(ma5)
# 挑选振幅大于1的股票
amplitude_bool = amplitude >= 0.01
# 挑选股票均价站在5日均线之上的股票
price_over_ma5_bool = final_data['close'] > final_data['ma5']
# 挑选股价为18.5元
price_bool = final_data['close'] == 18.5
# 挑选符合条件的股票
result = final_data[(amplitude_bool & price_over_ma5_bool & price_bool)]
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
