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，外盘/内盘大于1.3。通过综合考虑技术面和市场情绪面，筛选出符合条件的股票，并进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略主要考虑了技术面和市场情绪面。振幅大于1可以筛选出波动较大的股票，周线MA5金叉MA10表明股票已经出现了明显的上涨趋势。通过外盘/内盘大于1.3的筛选，可以考虑股票的市场情绪，筛选出有较好投资价值的股票。
有何风险？
本选股策略存在对市场情绪因素的依赖，对于一些业绩不佳但市场情绪较好的股票容易被选中，存在较大投资风险。另外，本选股策略可能会选出一些由于市场情绪因素导致的短期反弹股票，存在较大的投资风险。
如何优化？
本选股策略应该在增加对公司业绩的考虑的同时，通过综合考虑多个指标来筛选股票。同时，应该增加对技术面和市场情绪面细节的考虑，避免选出由于市场情绪因素导致的短期反弹股票和对市场情绪依赖过强的情况。
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；
- 外盘/内盘大于1.3。
认为此时股票具有较好的投资价值，适合进行短期投资。
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: WP/VP>1.3
C4: C1 AND C2 AND C3
C5: COUNTC(C4, 1)>0
BULL:SELECTC(C5 AND C, 0, 1)
其中，C1表示振幅大于1，C2表示周线MA5金叉MA10，C3表示外盘/内盘大于1.3。COUNTC 函数用于计算符合条件的股票数量，SELECTC 用于选出符合条件的股票，进行投资操作。
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 判断当日是否符合筛选条件
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]
wp = k_data.iloc[-1]['volume'] * k_data.iloc[-1]['price_change']
vp = k_data.iloc[-1]['volume'] * k_data.iloc[-1]['turnover']
return v>1 and ma5>ma10 and wp/vp>1.3
# 按市值排序
def sort_by_market_value(data):
return data.sort_values(by='totalAssets', ascending=False)
# 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 sort_by_market_value(selected_data).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。
## 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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