问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质良好，今日均线向上发散。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合了技术面和基本面的因素。振幅大于1表示股票的交易较为活跃，具有较大的波动幅度，企业性质良好则强调了基本面的分析。今日均线向上发散则表示近期股价有往上的趋势，市场看好该股。
有何风险？
该选股逻辑可能忽略了其他市场情况的影响，如市场整体状况、宏观经济环境等。此外，振幅大于1的标准过于局限，不能适应市场波动的变化。
如何优化？
对以上缺点，可以采取以下措施进行优化：
- 引入更多的市场情绪指标，如交易日报告、消费者信心指数等，全面地评估市场心理状态；
- 采用多种技术分析指标，如布林带等，全面评估股票走势和趋势；
- 吸收消息面因素的影响，如政策变化等，更全面地评估企业状况；
- 合理设定选股的条件，并结合多种交易策略，以获得更全面的数据支持。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质良好，包括但不限于：高盈利能力，稳定的财务状况，成长性，市盈率等；
- 均线向上发散，近期股价有往上的趋势；
- 根据市场情况和个人投资策略选择不同的交易策略，并可以适当加入其他技术指标和基本面指标等多个角度进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
该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:SMA(CLOSE,5)>SMA(CLOSE,10) AND SMA(CLOSE,10)>SMA(CLOSE,20);
A AND B AND C;
其中 SMA(CLOSE,5)>SMA(CLOSE,10) AND SMA(CLOSE,10)>SMA(CLOSE,20) 表示今日均线向上发散，AND 表示逻辑与。
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, eps=1):
# 判断股票是否满足选股逻辑
df = ts.get_hist_data(code)
if (df['high'] - df['low']).mean() / df['close'].iloc[-1] <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if not (df['close'].rolling(5).mean() > df['close'].rolling(10).mean()).all() or not (df['close'].rolling(10).mean() > df['close'].rolling(20).mean()).all():
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
其中需要根据选股策略修改参数，通过tushare库获取股票的基本面和历史行情进行计算判断，通过get_hist_data函数获取股票的行情数据并进行处理。
## 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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