问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、周线MA5金叉MA10的股票。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术面选股策略，通过振幅、MACD、MA等指标进行筛选。振幅大于1且MACD在零轴之上可以初步判断股票处于上涨趋势中，加入MA5金叉MA10条件可以进一步筛选出具体的牛股。此外，MACD在零轴的位置也可以反映出市场的买卖情绪和趋势变化。
有何风险？
本选股策略同样基于技术面选股，存在较大的风险和局限。一方面，指标的选择和权重可能不同，导致选出的股票具有较大的差异和波动性；另一方面，技术面指标难以完全反映出公司基本面、行业景气等因素的影响，需要结合其他因素进行分析和决策。
如何优化？
可以在技术面指标的基础上，加入更多因素和补充指标。例如，结合市场风险偏好、成交量、涨跌幅、市值等因素进行综合分析和评估；以及通过长期回测等手段验证选股策略的可靠性和效益，从多个角度建立一个更全面的选股模型。
最终的选股逻辑
综合考虑，本选股策略选取股票振幅大于1、周线MACD在零轴之上、周线MA5金叉MA10的股票，以技术面指标为主要选股依据，同时加入其他因素和补充指标进行综合筛选，以确保投资决策的准确性和收益率的稳定性。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
周线MACD在零轴之上：
(REF(MACD(12,26,9),1) > REF(MACDSIGNAL(12,26,9),1)) AND (MACD(12,26,9) > 0)
周线MA5金叉MA10：
CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10))
python代码参考：
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date='20220701', end_date='20220731')
if (weekly_data.high - weekly_data.low).mean() / weekly_data.close.mean() > 0.01 and weekly_data.iloc[-1]['close'] > weekly_data.iloc[-1]['ma30'] and (ts.QA_indicator_MA(weekly_data['close'], 5, 10).iloc[-1] == 1):
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
在选股逻辑中加入了MA5金叉MA10的条件，使用Tushare库获取股票数据，按照选股条件筛选。在优化本选股策略时，建议加入更多因素和补充指标，形成更加完整和准确的选股体系。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
## 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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