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，收盘价大于昨日的最低价。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
与上一题选股逻辑相似，本选股策略同样选取振幅大于1和周线MA5金叉MA10的股票。在此基础上，本选股策略着重强调了股票的趋势性，即需要满足收盘价大于昨日的最低价。这意味着股票不仅具备向上趋势，而且股价波动比较平稳。
有何风险？
本选股策略忽略了公司基本面的影响，忽略了行业趋势以及其他因素，可能会造成买入质量的下降。同时，收盘价大于昨日最低价的条件、也不一定能够完全反映股票的趋势性，并且这个条件过于宽泛，有可能引入很多噪音。
如何优化？
本选股策略应考虑综合因素，包括公司基本面、行业趋势、股市环境等，以提高选中股票的可持续性和收益率。可以进一步明确股票价格波动的条件，以筛选出更好的投资机会。
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；
- 当日收盘价大于昨日最低价。
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: CLOSE > LLV(REF(CLOSE,1),3)
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表示当日收盘价大于昨日最低价的条件。 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
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]
close_price = k_data.iloc[-1]['close']
last_low_price = talib.MIN(k_data['low'], timeperiod=3)[-2]
return v>1 and ma5>ma10 and close_price>last_low_price
# 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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