问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，20日均线大于120日均线。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑了技术面的指标振幅和K线外，还引入了均线指标，从长期趋势角度判断股票的走势，比较全面考虑了股票的趋势方向，有助于减少投资风险。
有何风险？
该选股逻辑仍然忽略了公司的基本面和财务状况等因素。同时，均线指标可能会滞后于实际走势，对于一些波动较大的股票，可能无法准确反映其趋势。
如何优化？
可以引入其他指标，如成交量、RSI等技术指标，或者加入市场情况和行业数据等因素，从更广的角度考虑股票的走势和发展趋势。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 20日均线大于120日均线；
- 综合考虑技术指标和基本面、市场情况等相关因素；
- 严格控制风险，保证投资安全。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
MA20 := MA(CLOSE, 20);
MA120 := MA(CLOSE, 120);
SELECTOR1 := ((HIGH - LOW) / C) > 0.01;
SELECTOR2 := C < 20;
SELECTOR3 := MA20 > MA120;
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2 AND SELECTOR3;
其中，CLOSE代表收盘价，MA20代表20日均线，MA120代表120日均线。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
ma20 = close.rolling(20).mean()
ma120 = close.rolling(120).mean()
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = amplitude > 0.01
selector2 = close < 20
selector3 = ma20 > ma120
selected_stocks = selector1 & selector2 & selector3
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('volume', ascending=False)
selected_stocks.drop('volume', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标并进行综合选择，可以根据实际情况和投资策略进行相应的优化和改进。
## 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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