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，涨幅在-5%到2.6%之间。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
本选股策略同样考虑了技术面指标和市场走势。振幅大于1筛选出波动较大的股票，周线MA5金叉MA10表示股价呈现出上涨的趋势。而对于涨幅的选择，在-5%到2.6%之间，则表明这些股票的投资价值比较稳定，属于市场上的相对安全类型。综合这些因素，我们可以挑选出有潜力的优质股票。
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，涨幅的选择范围也稍显宽泛，容易产生误判。
如何优化？
本选股策略应当综合考虑公司基本面和技术面指标，以充分挖掘出具有较高潜力的个股。将涨幅的选择范围适当缩小，以提高选中股票的投资价值。
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；
- 涨幅在-5%到2.6%之间。
通过筛选股票的技术面指标和市场走势，挖掘出有潜力的优质股票。
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: WEEK:MA(CLOSE,5) > REF(MA(CLOSE,10),1) AND MA(CLOSE,5) < REF(MA(CLOSE,10),1)
C3: -5 < (CLOSE - REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE, 1) * 100 < 2.6
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表示涨幅条件。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_close_price = k_data.iloc[-2]['close']
price_change = (close_price - last_close_price) / last_close_price * 100
return v>1 and ma5>ma10 and -5<price_change<2.6
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
