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，股票代码以60开头。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
该选股策略基于以下几个条件来筛选股票：
- 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；
- 股票代码以60开头，筛选出不同于其他股票的种类特征。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 过度追求短期表现，忽略了公司基本面因素；
- 股票代码以60开头的股票因属于不同的分类，存在不同的风险属性；
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：
- 综合考虑公司基本面因素，例如财务状况、产业前景等，并对公司业务模式进行深入了解，以确定其长期价值；
- 对股票分类进行深入研究，理解各分类的股票存在的不同的风险属性，确保组合风险分散；
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股策略：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，股票代码以60开头；
- 在确定波动性的条件下，也要综合考虑公司基本面因素；
- 对不同分类的股票进行合理搭配，确保组合风险分散。
注：以上选股策略仅供参考，具体可以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，股票代码以60开头*/
(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100 >= 1 AND MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,120)
AND LEFT("股票代码",2) = "60" AND "市场类型" IN ('沪A', '深A')
LIMIT 10
注：以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充，其中MA、REF、CLOSE、“股票代码”、市场类型为同花顺自带的技术指标，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
from datetime import datetime, timedelta
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取股票基本信息 ####
rs_basic_info = bs.query_stock_basic()
#### 获取行情数据 ####
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['marketType']=='沪A') | (rs_basic_info['marketType']=='深A')]['code'].tolist():
rs_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "code,date,open,high,low,close,volume",
start_date=datetime(2021, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'),
end_date=datetime(2021, 12, 31).strftime('%Y-%m-%d'),
frequency="d", adjustflag="3")
data = rs_data.get_data()
if len(data) == 0:
continue
if (data['high']-data['low'])/data['close'].shift(1)*100 < 1:
continue
if data['close'].iloc[-1]/data['close'].iloc[-2] >= 1.1 and code[:2] == '60':
selected_code.append(code)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_code
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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