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以及价格＜12的股票。该选股逻辑通过振幅、均线和价格筛选出走势较好且价格较低的股票，有助于选出具备较高安全边际的股票。
选股逻辑分析
本选股策略是通过价格＜12这一限制，增加了对市场中价格较低股票的考察。这可以在一定程度上对小资金投资者的投资需求进行适应，有助于选出低价股票中的优质股票。
有何风险？
该选股策略中的价格指标有可能存在突发事件等因素的影响，存在一定的不确定性。排查价格价格时，同时要注意市场基本面和行业背景等重要指标。
如何优化？
可以增加其他技术指标进行筛选，如RSI、MACD等指标，综合考虑技术面和基本面等因素，更准确地选出优质股票。
最终的选股逻辑
本选股逻辑的选股策略是振幅大于1、周线MA5金叉MA10、价格＜12的股票。在实际操作中，可以灵活调整选股策略，结合市场热点和个股特点进行选股。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅公式：
- Amplitude = (HIGH - LOW) / PRE_CLOSE
- 均线公式：
- MA(N) = SUM(CLOSE, N) / N
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
PRO = ts.pro_api('your_token')
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in PRO.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,circ_mv,total_mv,pe,pb,area,list_date')['ts_code']:
if code.startswith('300') or code.startswith('688'):
continue
df = PRO.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date=datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d'), fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol')
if len(df) == 0:
continue
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['close'].shift(1)
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
price = df['close'][-1]
if amplitude[-1] > 0.01 and ma5[-1] > ma10[-1] and price < 12:
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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