问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、20日均线大于120日均线的股票。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
- PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
- 20日均线大于120日均线：表示短期均线向上穿过长期均线，股票可能处于一个较强的上升趋势阶段，具有较大的上涨潜力。
综合以上三点，在交易活跃、盈利能力好、股票处于上升趋势的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
- 只考虑了20日和120日两个均线，缺乏更多的技术指标和基本面分析，选股策略可能存在过分依赖单一指标导致风险高的情况；
- 长期均线可能滞后于市场走势，短期均线可能被剧烈走势干扰，股票可能产生较大的波动；
- 需要根据时机和行业情况进行适时调整。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
- 引入其他技术指标和基本面分析，以多维度考量股票的盈利能力和前景；
- 优化均线选择，对不同的行业和市场走势选用恰当的均线组合；
- 尝试不同的选股因子的组合，在较好地控制风险的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，以筛选出更优质的股票。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：交易活跃、盈利能力好，股票处于上升趋势阶段，在较好地控制风险的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，以筛选出未来有一定涨幅预期的优质股票。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标；
- 均线指标。
指标公式可参考同花顺官网上公布的相关指标公式。
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 20日均线
all_data["MA20"] = all_data["close"].rolling(20).mean()
# 120日均线
all_data["MA120"] = all_data["close"].rolling(120).mean()
# 振幅符合一定范围内的波动
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE >0
condition2 = all_data["pe"] > 0
# 20日均线大于120日均线
condition3 = all_data["MA20"] > all_data["MA120"]
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们将行情分析指标比较简单地采用20日均线和120日均线进行分析，需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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