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,股票均价站在五日均线之上。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
本选股策略以技术面为主，考虑了股票价格波动、技术趋势和市场情绪等因素。通过振幅、MA均线和股票均价与MA均线的关系来判断股票价格的走势。选股策略选取的股票更加相关，可以更好地反映市场的基本面状况。
有何风险？
该选股策略忽略了公司基本面等其他因素的影响，过于关注市场情绪和技术面因素，可能会选出一些走势不稳定的股票。因股票价格的波动受到市场风险等不可控因素的影响，结果可能出现不可预见的波动。
如何优化？
可以考虑在技术面和市场情绪的基础上，加入财务指标等其他因素进行选股，这样可以更全面地分析股票的投资价值。此外，还可以结合一些较为严谨的量化方法，减少随机性，提高精度。
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；
- 股票均价站在五日均线之上。
在满足以上条件的情况下，从选出的符合条件的股票中筛选具有长期投资价值、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 > MA(C,5)
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为股票均价与MA均线的关系。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]
price = k_data.iloc[-1]['close']
price_ma5 = k_data['close'].rolling(5).mean()[-1]
return v > 1 and ma5 > ma10 and price > price_ma5
# 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。注意其中的股票均价与MA均线的关系的计算方式。
## 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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