问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，换手率3%-12%。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下几个条件筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- 换手率在3%-12%之间，说明股票具有良好的流动性和交易活跃度。
有何风险？
以下是该选股策略可能产生的风险：
- 过度追求高波动性，导致风险和波动性过高；
- 忽略其他基本面和技术面指标，导致选股不准确；
- 换手率过高或过低，影响股票的流动性和交易能力。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 结合其他指标进行判断，如市盈率、市净率等，尽量减少误判的情况；
- 规避过度追求高波动性的风险，注重稳健的投资策略；
- 总体把握全局风险，针对市场特征，适时调整选股策略。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，换手率3%-12%；
- 结合其他指标进行判断，如市盈率、市净率等，较少因单一指标出现误判的情况；
- 注重选股安全性，在波动性适中的情况下，追求合理收益；
- 总体把握全局风险，针对市场特征，适时调整选股策略。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1，20日均线大于120日均线，换手率3%-12% */
AMPLITUDE >= 1 AND MA(CLOSE, 20) >= MA(CLOSE, 120) AND TURNOVERRATE >= 3 AND TURNOVERRATE <= 12
ORDER BY
CLOSE DESC
python代码参考
以下是python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,volume,turn", start_date='2020-01-01', end_date='2021-03-31', frequency="d", adjustflag="2")
#### 获取结果集 ####
stock_data = rs.get_data()
#### 计算振幅、20日均线和120日均线 ####
stock_data['AMPLITUDE'] = (stock_data['high']-stock_data['low']) / stock_data['close'].shift(1) * 100
stock_data['MA20'] = stock_data['close'].rolling(20).mean()
stock_data['MA120'] = stock_data['close'].rolling(120).mean()
#### 选取换手率在3%-12%之间的股票 ####
stock_data['TURNOVERRATE'] = stock_data['turn'] / stock_data['volume'] * 100
turn_mask = (stock_data['TURNOVERRATE'] >= 3) & (stock_data['TURNOVERRATE'] <= 12)
stock_data = stock_data[turn_mask]
#### 选股 ####
stock_selection = (stock_data['AMPLITUDE'] > 1) & (stock_data['MA20'] > stock_data['MA120'])
selected_stock = stock_data[stock_selection]
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_stock
注：以上python代码需要安装baostock、pandas等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 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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