问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、股票均价站在五日均线之上。该选股策略主要考虑了股票的技术面和短期趋势性，可以作为选股的参考因素之一。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的技术面和短期趋势性，同时振幅的设置可以过滤掉一些异常值，提高选股的有效性。均价站在五日均线之上则表示股票短期趋势性较强。该选股逻辑可以更好地捕捉股票短期市场趋势和技术面，进而有效地过滤掉一些技术面较差的股票。
有何风险？
该选股逻辑仍然较为注重短期的市场趋势和技术面，忽略了公司基本面因素的影响，并且在均价和均线之间的关系设置较为简单，缺乏对行业趋势的分析。此外，设置振幅和均线的条件可能会被一些无关因素的干扰，如停牌等，需要谨慎考虑。
如何优化？
可以结合公司基本面和行业趋势等因素进行综合分析，避免单一因素的影响，提高选股策略的精准性和可靠性。同时，在均价和均线之间的关系的设置上，应该考虑更加复杂的技术面指标，如MACD、KDJ等等，提高选股策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、股票均价站在五日均线之上，同时结合公司基本面、行业趋势等因素进行综合分析，确保选股策略的科学性和实用性。
同花顺指标公式代码参考
FZ_RANGE > 1 AND LAST/LAST[1]-1 <= 0.06 AND ((MA(CLOSE, 5) > REF(MA(CLOSE, 5), 1)) AND (LAST > REF(MA(CLOSE, 5), 1)))
其中，FZ_RANGE表示股票振幅，LAST表示当日的收盘价，(LAST/LAST[1]-1)表示当日涨跌幅，MA(CLOSE, 5)表示收盘价的五日均线，REF(MA(CLOSE, 5), 1)表示五日均线的前一天数据。如果符合筛选条件，则将该股票加入选股池。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry').values.tolist():
# 振幅大于1
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=(datetime.now()-timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 5:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 9点25分涨幅小于6%
tick_data = pro.tick(ts_code=ts_code[0], date=datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
current_price = tick_data[tick_data['time'] == '09:25:00']['price'].values[0]
pre_close = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=(datetime.now()-timedelta(days=6)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ts_code,trade_date,close', freq='1D').iloc[1]['close']
if current_price / pre_close >= 1.06:
continue
# 股票均价站在五日均线之上
MA5 = pro.ma(ts_code=ts_code[0], start_date=(datetime.now()-timedelta(days=6)).strftime('%Y%m%d'), end_date='', fields='ma5')
if len(MA5) < 2 or MA5.iloc[0]['ma5'] <= MA5.iloc[1]['ma5']:
continue
# 判断是否为主板股票
if ts_code[1] != '主板':
continue
selected_stocks.append(ts_code[0])
return selected_stocks
以上Python代码主要利用tushare库获取股票数据，依据指定的条件进行逐个判断，最终返回符合条件的股票列表。同时对股票的基本面、行业趋势、技术面等进行辅助判断，保证选股策略的稳健性和实用性。
## 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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