问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、非ST（上午10点之前选股票）、五部涨停战法、股票均价站在五日均线之上的股票进行选购。
选股逻辑分析
本选股策略在前面的基础上加入了股票均价站在五日均线之上的因素，选取均价站在五日均线之上的股票进行选购。五日均线是比较常用的技术分析指标，其反映了近期的市场趋势，因此考虑这一指标可以更好地辅助选择股票。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：1）均线指标是基于历史数据的统计指标，对于短期内出现的股价波动可能会出现滞后性；2）对于涨幅较大的股票，其均价站在均线之上并不确定是否代表其估值合理，需要做其他评估。
如何优化？
为了避免均线指标由于滞后性导致的不准确性，可以考虑加入其他的技术指标，如RSI指标、MACD指标等来综合评价股票走势。同时，可以应用财务数据、行业趋势等方面的指标来准确的评估股票的估值。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、非ST、五部涨停战法、股票均价站在五日均线之上的股票进行选购。
同花顺指标公式代码参考
股票均价站在五日均线之上：C > MA5(C)
// 判断是否符合条件
CONDITION1: (H - L) / L > 0.01 AND NAME NOT LIKE '%ST%' AND C = MAX5(C) AND C > MA5(C)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]
# 筛选条件2：非ST
df = df[df['NAME'].str.upper().str.find('ST') == -1]
# 筛选条件3：五部涨停战法
df['CLOSE_MAX'] = df['CLOSE'].rolling(5).max()
df = df[df['CLOSE'] == df['CLOSE_MAX']]
# 筛选条件4：均价站在均线之上
df['MA5'] = df['CLOSE'].rolling(5).mean()
df = df[df['CLOSE'] > df['MA5']]
# 输出选股数据
print(df)
## 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？
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