问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质，股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
选股逻辑中，振幅大于1表示对短期波动较为敏感，企业性质体现了基本面的关注，股票均价站在五日均线之上则反映了股票处于短期上涨状态。这三个因素综合考虑有助于选择具有投资价值的股票。
有何风险？
选股逻辑中，仅从短期技术面因素进入，而未考虑行业趋势、市场基本面等因素的影响，当市场处于大幅波动情况下，容易选中大涨大跌的股票，带来较大风险。
如何优化？
可以从以下两个方面优化选股逻辑：
- 针对行业趋势的分析，在股票均价站在五日均线之上的基础上，进一步分析涨势逐渐恶化或逐渐好转的情况。
- 针对市场基本面因素的考虑，在企业性质方面加入财务指标、行业地位等因素，以便更有效地筛选出有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
经过优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质符合标准；
- 股票均价站在五日均线之上；
- 近30日涨幅处于历史较高位置。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,30);
D:____________; /* 近30日涨幅 */
A AND B AND C AND D;
其中，XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准。最后一个判断因素，可以根据股票近一段时间的历史数据计算得出。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 60:
return False
if (hist_data['high'] - hist_data['low']).mean() / hist_data['close'].mean() <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if hist_data['close'][-1] <= hist_data['close'].rolling(window=5).mean()[-1]:
return False
if hist_data['close'][-1] / hist_data['close'].shift(30) > hist_data['close'][-30:].pct_change().quantile(0.7):
return False
return True
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
其中 XX企业性质 可以根据具体行业选择不同的企业性质判断标准，get_stock_basics 函数可以获取股票的基本面信息，get_hist_data 函数可以获取股票历史交易数据。
## 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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