问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合运用三个技术指标的金叉情况，同时结合振幅和K线作为价格波动和走势的过滤条件，达到寻找股票价格走势强劲，启动调整期买入的效果。
有何风险？
该策略是相对基于技术指标的选股策略，缺少对市场基本面的考虑，容易被市场潜在的风险所忽略，同时三个技术指标同时金叉也不一定能充分反映市场的实际情况，也可能存在一定的误判。
如何优化？
可以结合其他指标作为该策略的辅助索引，如MACD等，提高股票价格趋势判断的准确性，同时也应该适度考虑基本面因素的影响，避免被潜在风险所忽略。同时，对于金叉指标有可能存在惯性的问题，可以考虑更加适合短期波动较为明显的指标来辅助选股。
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；
- 适当结合其他指标作为辅助判断；
- 考量市场基本面因素的影响。
同花顺指标公式代码参考
以下是在通达信上实现该选股策略的指标公式代码：
AMPLITUDE := (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR1 := C5 > 0.5 AND C < 20;
MA10 := MA(C, 10);
MA20 := MA(C, 20);
MA60 := MA(C, 60);
SELECTOR2 := CROSS(MA10, MA20) AND CROSS(MA20, MA60) AND CROSS(MA10, MA60);
RESULT := SELECTOR1 AND SELECTOR2;
其中，MA(C, n) 表示C（收盘价）的n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
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
ma10 = close.rolling(10).mean()
ma20 = close.rolling(20).mean()
ma60 = close.rolling(60).mean()
ma_cross = (ma10 > ma20) & (ma20 > ma60)
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
'amplitude': amplitude,
'ma_cross': ma_cross
}).query('amplitude > 1 & ma_cross == True')
return selected_stocks['code'].tolist()
Python 实现该策略的选股逻辑，同样可以进行灵活地调整和优化策略，并通过 Python 的数据处理和可视化功能更便于分析和复现选股结果。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
