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,前日实际换手率大于3%,小于28%。通过综合考虑技术面和基本面，筛选出具有投资价值的股票。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了技术面和基本面。振幅和MA均线可以反映股票价格波动的程度和市场趋势，前日实际换手率可以反映股票流动性，综合考虑这些因素可以更加全面地判断股票的投资价值。
有何风险？
该选股策略可能忽略了一些公司基本面等重要因素的影响，过度关注技术面和流动性，可能会导致选择的股票质量不高。股票价格也可能受到市场风险等因素的影响，出现不可预见的波动。
如何优化？
可以在综合考虑技术面和基本面的同时，加入行业趋势和财务指标等因素，并结合系统性的量化分析方法来得到更好的结果。
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；
- 前日实际换手率大于3%,小于28%。
在满足以上条件的情况下，筛选出具备长期投资价值、盈利稳定、财务相对健康的股票。
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: MA(CLOSE,5) > REF(MA(CLOSE,10),1) AND MA(CLOSE,5) < REF(MA(CLOSE,10),1)
C3: (C/REF(C,2)-1) * 100 > 3 AND (C/REF(C,2)-1)*100 < 28
C4: C1 AND C2 AND C3
C5: COUNTC(C4, 1) > 0
SELECTC(C5, C, 1)
其中，C1和C2分别代表振幅和MA均线的条件，C3为前日实际换手率的条件。C4为这三个条件的组合，COUNTC函数计算符合条件的股票数量，最后SELECTC选出符合条件的股票进行操作。
python代码参考
import tushare as ts
# 判断当日是否符合条件
def check_today(code):
k_data = ts.get_hist_data(code)
if k_data is None or 'ST' in k_data.name.values[0] or '退' in k_data.name.values[0]:
return False
v = k_data.iloc[-1]['volume']
ma5 = k_data['close'].rolling(5).mean()[-1]
ma10 = k_data['close'].rolling(10).mean()[-1]
turnover = k_data.iloc[-3]['turnover']
return v > 1 and ma5 > ma10 and turnover > 3 and turnover < 28
# 按市值排序并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:
if check_today(code):
results.append(code)
selected_data = all_stocks.loc[results]
return selected_data.sort_values(by='circulating_market_cap', ascending=False).index.tolist()
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 库获取股票数据， check_today 和 select_stock 分别用于筛选符合条件的股票和按市值排序。注意其中的实际换手率的获取方式。
## 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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