问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：振幅大于1，周线MA5金叉MA10，主升起动。通过筛选符合条件的股票，进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了技术面因素和主升趋势因素。振幅大于1限制了股票的波动情况，而周线MA5金叉MA10表示股票的趋势已经出现明显的转机，此时进场可以获取相对较低的入场价格。主升起动则表示股票走势的牛市趋势已经开始形成，此时可以买入并持有股票。该策略采用了趋势跟踪的方法，在趋势形成初期买入，可以在后续股价上涨时获得收益。
有何风险？
本选股策略忽略了股票的基本面因素，同时，市场风险和公众情绪的影响也是不可预测的，投资需要谨慎。
如何优化？
本选股策略可以结合其他技术分析指标和基本面分析来完善选股信号，提高选股精度。同时，在进行交易操作时，应根据市场行情和股票基本面进行适当调整以控制风险。在监测主升起动方面，可以使用机器学习方法进行预测和优化。
最终的选股逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 周线MA5金叉MA10；
- 主升起动。
通过筛选符合条件的股票，进一步观察其基本面和业务发展，并进行长短期投资操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是本选股策略的通达信指标代码：
C1: V>1
C2: WEEK:MA(CLOSE,5)>REF(MA(CLOSE,10),1) AND MA(CLOSE,5)<REF(MA(CLOSE,10),1)
C3: NOT(PRE(C2)) AND C>REF(C,2)
C4: COUNTC(C1 AND C2 AND C3, 1)>0
BULL: SELECTC(C4, 0, 1)
其中，C1表示振幅大于1，C2表示周线MA5金叉MA10，C3表示主升起动。SELECTC表示某一条件是否满足。
python代码参考
import tushare as ts
# 判断当日是否符合筛选条件
def check_today(df):
df_today = df.iloc[-1]
v = df_today['vol']
ma5 = df_today['ma5']
ma10 = df_today['ma10']
price = df_today['close']
prev_ma5 = df_today['ma5'].shift(1)
prev_ma10 = df_today['ma10'].shift(1)
prev_price = df_today['close'].shift(1)
return v>1 and ma5>ma10 and not (prev_ma5>prev_ma10) and price>prev_price
# 判断是否主升起动
def check_bull(code):
df = ts.get_hist_data(code)
return list(df['close'].rolling(window=5).mean() > df['close'].rolling(window=30).mean())[0]
# 选取符合条件的股票
def select_stock():
results = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_hist_data(code)
if k_data is not None and check_today(k_data) and check_bull(code):
results.append(code)
return results
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现应根据实际情况进行调整。其中，使用了 tushare 库进行了股票数据获取。
## 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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