问财量化选股策略逻辑
本股票策略选取以下股票：振幅大于1、昨日主力控盘、三个技术指标同时金叉的股票。该策略注重挖掘处于多个技术指标金叉状态下、具备长期成长性的股票，能够帮助投资者在市场的长期波动中获取收益。
选股逻辑分析
该选股策略基于技术指标金叉信号进行股票筛选。同时，也考虑到了振幅、主力控盘等因素，旨在选取处于上涨趋势、成长潜力较大的股票，适合长期投资。
有何风险？
该选股策略注重技术指标，较为依赖历史数据和成交量分布。如果市场风格转换或者市场整体走势不佳，策略可能失效。此外，仅根据三个技术指标进行筛选，需要充分了解各个指标的性质和使用方法，否则可能会出现误判和漏判的情况。
如何优化？
可以在技术指标筛选的基础上，加入适当的基本面和行业分析，进一步综合判断。同时，也可以根据股票行情自适应调整技术指标的使用方法和筛选条件，降低策略过于僵化的风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘，同时满足三个技术指标金叉的股票。
同花顺指标公式代码参考
CROSS(MA(C,5),MA(C,10)) AND CROSS(MA(C,10),MA(C,20)) AND CROSS(MA(C,5),MA(C,20))
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
amplitude_filter = 0.01
main_money_filter = True
market_filter = ["sh", "sz"]
def check_golden_cross(data):
if len(data) < 20:
return False
if not (data["ma5"][0] > data["ma10"][0] > data["ma20"][0]):
return False
if not (data["ma5"][0] < data["ma10"][1] and data["ma10"][0] < data["ma20"][1]):
return False
return True
# 获取股票列表和股票历史数据
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = pd.DataFrame()
for stock in stock_list.index:
history_data = ts.get_hist_data(stock)
if len(history_data) < 5:
continue
# 筛选振幅大于1，昨日主力控盘，同时满足三个技术指标金叉的股票
if (history_data["high"][0] - history_data["low"][0]) >= amplitude_filter * history_data[0] and \
((history_data["amount"][1] / history_data["vol"][1] > 0) if main_money_filter else True) and \
check_golden_cross(history_data):
selected_stocks = selected_stocks.append(stock_list.loc[stock,:])
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks.index.map(lambda x: x[0:2] in market_filter))]
print(selected_stocks)
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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。
