问财量化选股策略逻辑
首先，我们定义了以下三个条件来筛选股票：
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股价为18.5元：这个条件是为了确保我们选择的股票价格在一定的范围内，避免选择过高的股票。
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10日涨幅大于0小于35：这个条件是为了筛选出近期有上涨趋势的股票，但涨幅不是很大，避免选择已经大涨的股票。
选股逻辑分析
这个策略逻辑的目的是筛选出至少5根均线重合的股票，且股价在18.5元范围内，同时10日涨幅大于0小于35的股票。这样的股票可能具有较好的上涨潜力，值得关注。
有何风险？
这个策略逻辑并没有考虑股票的基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力等。因此，仅仅依靠技术分析来筛选股票可能会存在一定的风险。此外，如果市场整体趋势不佳，即使符合上述条件的股票也可能出现下跌。
如何优化？
为了优化这个策略逻辑，我们可以考虑加入一些基本面因素的分析，例如公司的财务状况、盈利能力等。这样可以更全面地评估股票的投资价值，降低投资风险。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
import tushare as ts
# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 筛选条件
cond1 = pro.realtime_quotes('600036', fields='close')
cond2 = pro.realtime_quotes('600036', fields='close', limit=10)
cond3 = pro.query('600036', fields='code, name, price, open, close, vol, money, pct_chg')
# 合并条件
cond = cond1 & cond2 & cond3
# 筛选出符合条件的股票
result = cond.filter(lambda x: x['close'] >= 18.5 and x['close'] <= 18.55 and x['pct_chg'] > 0 and x['pct_chg'] < 35)
# 输出结果
print(result)
其中，我们使用了tushare库来进行股票数据的获取和处理。首先，我们设置了pro接口的key，然后初始化了pro接口。接着，我们使用了pro接口的实时报价功能，筛选出股票的当前价格。然后，我们使用了pro接口的实时报价功能，筛选出股票的前10日价格。最后，我们使用了pro接口的查询功能，筛选出股票的基本面数据。最后，我们使用了lambda表达式，将符合条件的股票筛选出来，并输出结果。
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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