问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取以下股票：振幅大于1、昨日主力控盘、今日均线向上发散。该选股策略基于股票的技术面因素，以期能在短期内获得一定的收益。
选股逻辑分析
该选股策略首先筛选了振幅大于1、昨日主力控盘的股票。然后进一步筛选出今日均线向上发散的股票。这些筛选条件能够过滤掉部分短期内表现不佳的股票，选出较为具有上涨潜力的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、过度依赖技术指标，忽略了更多的基本面因素；2、均线可能存在滞后性，在市场行情发生变化时可能不太灵敏；3、短期内股票市场表现不一定完全符合技术面预期，具有风险。
如何优化？
可以将振幅大于1、昨日主力控盘这两个条件作为必需条件，将均线向上发散作为可选条件之一，同时加入更多的基本面指标和行业趋势等因素，以更全面地了解股票的市场走势和具体情况。在实际操作中，需根据市场行情和股票表现进行灵活调整，同时也要注意控制风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘，今日均线向上发散的股票进行选取。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import tushare as ts
def select_stock():
stock_list = ts.get_today_all()
selected_stocks = stock_list[stock_list["volume"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["amplitude"] >= 0.01]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["turnoverratio"] >= 5]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["per"] >= 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["pb"] >= 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["circulating_market_cap"] > selected_stocks["total_market_cap"] / 2]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["holders"] > 0]
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["is_st"] == "否"]
if len(selected_stocks) == 0:
return None
ma = ts.get_today_ticks(selected_stocks.iloc[0]['code'])['price'].rolling(5).mean()
diff = ma.diff()
selected_stocks = selected_stocks[diff.iloc[-1] > 0]
return selected_stocks
print(select_stock())
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。
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