问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股策略同样考虑了技术面和基本面的指标，综合考虑了股票的波动性、市场资金流入和价格走势。其中振幅和控盘指标反映了股票当前的波动性和资金的情况；股票均价站在五日均线之上则反映了股票的涨势。
有何风险？
该选股策略同样的主要风险来自于市场情况、市场风险、技术指标的变动或若干其他风险。不同的股票走势和涨势时刻在变，可能会对指标带来较大的干扰，并使选股策略的精度出现波动。因此，我们需要对指标进行不断检验和修正，并及时调整策略。
如何优化？
为了降低风险并提高策略的精度，我们可以考虑以下优化措施：
- 加入其他技术指标或基本面数据来加强策略的全面性和鲁棒性；
- 对数据的质量和可靠性进行不断的检验和修正；
- 结合当前市场和行业情况，选择不同的筛选条件，及时调整并优化组合策略，追求更优的投资收益。
最终的选股逻辑
综合考虑风险和优化需求，我们最终选择以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘大于21；
- 股票均价站在五日均线之上。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现此策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = REF(CLOSE, 0) > MA(CLOSE, 5);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR), 1), 0) == 0;
python代码参考
以下是Python实现此策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[-1] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][-1]) > 0.21
c3 = get_price(stock, end_date=datetime.now(), frequency='5d', fields='avg')[-1] > get_ma(stock, end_date=datetime.now(), frequency='5d', timeperiod=5)[-1]
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: get_price_change(x, 1, datetime.now(), frequency='1d'), reverse=True)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要根据自己的需求调整。
## 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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