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，周K线上穿30周线。通过综合考虑技术面和市场走势，筛选出优秀的股票。
选股逻辑分析
市场上的股票波动很大，振幅大于1的股票具有更大的投资机会，很容易受到市场影响，这也是我们选股的一个重要条件。同时，我们考虑了技术面指标——周线MA5金叉MA10和周K线上穿30周线，这些指标是股价上涨的两个重要信号。因此，我们筛选出符合条件的股票，找到更好的投资机会。
有何风险？
本选股策略主要依据市场的技术分析方面的指标进行筛选，忽略了公司基本面的影响。同时，振幅的条件选择也可能过于宽泛，对风险性的控制不足。
如何优化？
本选股策略应考虑综合因素，包括公司基本面和技术面指标，以提高选中股票的可持续性和收益率。可以进一步明确振幅的选择范围，以更好地控制风险指标。
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；
- 周K线上穿30周线。
通过综合考虑技术面指标和市场走势，筛选出优秀的股票，进行操作。
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: CROSS(CLOSE, MA(CLOSE, 30)) > 0
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表示周K线上穿30周线条件。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
import talib
# 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 = talib.MA(k_data['close'], timeperiod=5)[-1]
ma10 = talib.MA(k_data['close'], timeperiod=10)[-1]
ma30 = talib.MA(k_data['close'], timeperiod=30)[-1]
close_price = k_data.iloc[-1]['close']
last_close_price = k_data.iloc[-2]['close']
price_change = (close_price - last_close_price) / last_close_price * 100
cross = close_price > ma30 and last_close_price < ma30
return v>1 and ma5>ma10 and cross
# 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 和 talib 库进行了股票数据获取和技术指标计算， check_today 和 select_stock 分别用于筛选符合条件的股票和按市值排序。
## 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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