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、股票均价站在五日均线之上的股票。该策略注重挖掘长期趋势良好、股票价格处于上涨趋势的股票，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
该选股策略基于振幅、主力控盘、均价等量化指标进行股票筛选。振幅可以衡量股票价格变动的波动率，而主力控盘则可以反映市场情绪和趋势，股票均价站在五日均线之上则体现了较长期的价格上涨趋势。该策略选取了具备良好长期趋势的股票，符合投资者获取长期收益的原则。
有何风险？
该选股策略较为注重均价指标，排除了一些可能处于下跌或盘整状态、但未来有可能回归上涨趋势的股票。同时，由于是采用均线形态进行判断，可能存在股价突破但回调较快的情况，策略会错过此类个股。此外，如果市场风格转换或者市场整体走势不佳，策略也有可能失效。
如何优化？
可以在均价指标的基础上加入一些技术指标或者基本面的考虑，充分挖掘市场中处于上涨趋势的股票。同时，在实际操作中加入适当的风控和多元化的投资组合，防止单一股票或行业的波动对投资产生过大影响。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘、股票均价站在五日均线之上的股票。
同花顺指标公式代码参考
C > MA(C,5) AND AMOUNT/VOL >0 AND (C/REF(C,1)-1)*100>=1
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
# 定义筛选条件
amplitude_filter = 0.01
main_money_filter = True
market_filter = ["sh", "sz"]
# 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，股票均价站在五日均线之上的股票
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 \
(history_data["close"][0] > history_data["ma5"][0]):
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。
