问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，股票均价站在五日均线之上。该选股策略注重选取股价上涨趋势较为明显的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股价上涨趋势较为明显的股票，振幅大于1可以反映出一定的交投活跃度，流通市值大于100亿元则是考虑到公司规模，股票均价站在五日均线之上则是考虑到股价上涨的趋势。
有何风险？
该选股策略存在一定的盲目性，因为股价的上涨可能只是临时的反弹，而非长期上涨趋势，同时忽略了一些其它的重要因素，例如公司的各种基本面以及行业的发展情况。
如何优化？
可以结合其它因素进行选股，例如公司基本面分析以及行业发展趋势分析等，并且可以考虑采用不同的期间比较均线，例如5日均线、10日均线等等，来分析股价的上涨趋势。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，股票均价站在五日均线之上，同时结合公司基本面以及行业发展趋势等因素来进行选股。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100) >= 1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV > 10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: CLOSE > MA(CLOSE, 5); //股票均价站在五日均线之上
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market')
# 筛选符合条件的股票
df_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
market = data.iloc[i]['market']
if market != 'SH': # 非主板股票
continue
k_data = pro.daily(ts_code=code)
if len(k_data) < 6: # 数据不足
continue
if k_data['close'].iloc[-1] < k_data['ma5'].iloc[-1]: # 股票均价不站在五日均线之上
continue
if k_data['turnover_rate'].iloc[-2] < 1: # 前日换手率不足1%
continue
info = {}
info['ts_code'] = code
info['name'] = data.iloc[i]['name']
df_list.append(info)
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
## 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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