问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取振幅大于1、昨日主力控盘、至少5根均线重合的股票，以期找到市场波动较大、主力资金持续流入、技术面逐渐向好的股票。
选股逻辑分析
该选股策略选取振幅大于1、昨日主力控盘、至少5根均线重合的股票，主要考虑了市场波动、主力资金流向和技术面的因素，可以找到具有短期投机性、中长期投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：1、部分均线常识过度依赖，失去独立思考能力；2、过度注重技术面，忽略了公司基本面的重要性。
如何优化？
可以引入其他技术指标如MACD、KDJ等，同时设置了市盈率、市净率、市值等指标提高股票选取的准确性。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、昨日主力控盘、至少5根均线重合的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：AMO
- 昨日主力控盘：C/MA(C,5)
- 均线重合：REF(MA(C,5),1) 交叉 REF(MA(C,10),1) AND REF(MA(C,5),1) 交叉 REF(MA(C,20),1) AND REF(MA(C,10),1) 交叉 REF(MA(C,30),1)
python代码参考
import tushare as ts
def select_stock():
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stock_list[stock_list["pe"] > 0]
hist_data = ts.get_hist_data(selected_stocks.index)
selected_stocks = selected_stocks[hist_data["amplitude"] > 0.01]
selected_stocks = selected_stocks[hist_data["C/MA(C,5)"] > 1]
selected_stocks = selected_stocks[(hist_data["ma5"].shift(1) < hist_data["ma10"].shift(1)) & (hist_data["ma10"].shift(1) < hist_data["ma20"].shift(1)) & (hist_data["ma20"].shift(1) < hist_data["ma30"].shift(1))]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by='nmc',ascending=False)
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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