问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，2021年营收/2018年营收大于1.1。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下几个条件筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- 2021年营收/2018年营收大于1.1，说明该股票营收增速较快，具有潜在的成长性。
有何风险？
以下是该选股策略可能产生的风险：
- 忽略其他重要指标，如市盈率、市净率等，导致不能全面了解股票的真实价值；
- 仅通过一年的营收增速来衡量股票的成长性，可能忽略了公司长期成长的潜力。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 除了营收增速外，还要关注其他基本面和财务指标，如市盈率、市净率、净利润增长率等；
- 比较一段时间内的营收增速，可以更全面地了解公司的成长性。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，2021年营收/2018年营收大于1.1；
- 除了营收增速外，还可以结合其他股票基本面指标或技术指标，综合判断股票价值和质量；
- 最终选股结果应该是综合指标排名靠前的股票之一。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1，20日均线大于120日均线，2021年营收/2018年营收大于1.1 */
AMPLITUDE >= 1 AND MA(CLOSE, 20) >= MA(CLOSE, 120) AND (SELECT REVS_ANNOUNCE FROM STOCK_FINANCE_DATA WHERE STOCK_CODE= XX AND REVS_REPORTDATE= '2021-12-31')/(SELECT REVS_ANNOUNCE FROM STOCK_FINANCE_DATA WHERE STOCK_CODE= XX AND REVS_REPORTDATE= '2018-12-31') >= 1.1
ORDER BY
/* 写入具体排序字段 */
XX DESC
注：以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充，其中XX为股票代码，具体使用方法可以参考同花顺的使用说明。
python代码参考
以下是python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,volume,turn", start_date='2020-01-01', end_date='2021-03-31', frequency="d", adjustflag="2")
#### 获取结果集 ####
stock_data = rs.get_data()
#### 计算振幅和均线 ####
stock_data['AMPLITUDE'] = (stock_data['high']-stock_data['low']) / stock_data['close'].shift(1) * 100
stock_data['MA20'] = stock_data['close'].rolling(20).mean()
stock_data['MA120'] = stock_data['close'].rolling(120).mean()
#### 获取财务数据 ####
stock_finance = bs.query_stock_basic(code='sh.600000')
code = stock_finance.get_data().iloc[0]['code']
rs = bs.query_stock_finance_data(code=code, year=2018, quarter=4)
revenue_2018 = rs.get_data()['revenue']
rs = bs.query_stock_finance_data(code=code, year=2021, quarter=4)
revenue_2021 = rs.get_data()['revenue']
#### 计算营收增速 ####
revenue_growth = revenue_2021 / revenue_2018
#### 选出符合条件的股票 ####
selected_stock = stock_data[(stock_data['AMPLITUDE'] > 1) & (stock_data['MA20'] > stock_data['MA120']) & (revenue_growth > 1.1)]['code']
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_stock
注：以上python代码需要安装baostock、pandas等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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