问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量）在0.5到2之间，并在主升起动期间选取股票为投资目标。通过关注股票价格和成交量的变化情况，选取具有投资价值的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在振幅和账面指标的基础上，在主升起动期间按照技术面进行选股，将信号与合适的买点结合起来，具备了一定的实用性。
有何风险？
本选股策略仍然只考虑了价格和成交量的技术指标，未考虑公司基本面的分析，如盈利能力、财务状况等重要因素。此外，由于主升起动的判断往往比较主观和难以准确判断，所以存在选股效果不佳的可能。
如何优化？
本选股策略可以结合基本面指标和资金流向等方面进行综合分析，优化选股结果的可靠性。同时，可以引入量价形态分析等因素进一步增强策略的有效性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量）在0.5到2之间，并在主升起动期间选取股票为投资目标，结合基本面和资金流量等多方面进行分析，找出投资价值较高的股票，提高选股精度和策略效益。
同花顺指标公式代码参考
- 无
Python代码参考
import tushare as ts
import talib as ta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,area,pe,pb,circ_mv')['ts_code']:
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
if (df.iloc[-1]['open'] - df.iloc[-1]['low']) / df.iloc[-1]['high'] > 0.01:
vol_rate = pro.moneyflow(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,buy_sm_vol,sell_sm_vol,buy_md_vol,sell_md_vol,buy_lg_vol,sell_lg_vol,buy_elg_vol,sell_elg_vol,net_mf_vol')
vol_rate = vol_rate.set_index('trade_date')
if vol_rate.iloc[-2]['vol'] > 0 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']*(df.iloc[-1]['amount']/vol_rate.iloc[-2]['vol'])) > 0.5 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']*(df.iloc[-1]['amount']/vol_rate.iloc[-2]['vol'])) < 2:
if ta.MA(df['close'], timeperiod=5)[-1] > ta.MA(df['close'], timeperiod=10)[-1] > ta.MA(df['close'], timeperiod=30)[-1] and ta.MA(df['close'], timeperiod=5)[-1] > ta.MA(df['close'], timeperiod=60)[-1]:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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