问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，周线MA5金叉MA10。
选股逻辑分析
该选股策略采用技术分析和基本面分析相结合的方法，具体逻辑为：
- 排除北京A股，缩小股票范围；
- 振幅大于1的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
- 周线MA5金叉MA10可能出现趋势反转信号，被纳入选股池中；
- 结合符合以上条件的股票进行选股。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽视股票的长期趋势和公司基本面因素；
- 仅有单一的技术指标，可能漏掉股票的有效性；
- 涨幅过大的股票可能存在较高的风险；
- 振幅大的股票存在较高的风险；
- 金叉信号可能存在较大的误判风险。
如何优化？
为了改善以上风险，可以从以下方面对选股逻辑进行优化：
- 结合其他技术分析指标进行筛选；
- 考虑到金叉信号的真实性，可以加入量能指标进一步确认趋势；
- 不追高买入，可以等待回调后再进行买入；
- 考虑长期价值和宏观经济形势等因素，进行综合考虑。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 排除北京A股等；
- 振幅大于1%的股票；
- 周线MA5金叉MA10，并且当周成交量大于前两周成交量均值；
- 找出具有长期投资价值的股票代码。
同花顺指标公式代码参考
由于该选股逻辑同样还是技术分析和基本面分析的结合，因此同花顺指标公式代码可以参考以下：
// 振幅大于1%
IF((HIGH-LOW)/LOW>0.01 AND NOT(ISBJA), 1, 0)
// 周线MA5金叉MA10
IF(CROSS(MA(C,5),MA(C,10)) AND VOL>=REF(MA(VOL,2),1), 1, 0)
python代码参考
选股逻辑的python代码可以参考以下：
def tech_fund_picker(context):
# 非北京A股
exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆')
& (context.exc_stocks.area != '北京')]
# 振幅大于1%
narrow_stocks = exc_stocks[(((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01)]
# 周线MA5金叉MA10
ma5 = talib.MA(context.stocks.close, timeperiod=5, matype=0)
ma10 = talib.MA(context.stocks.close, timeperiod=10, matype=0)
condition1 = (ma5[-1] > ma10[-1]) & (ma5[-2] < ma10[-2])
volume_ma = talib.MA(context.stocks.volume, timeperiod=2, matype=0)
condition2 = (context.stocks.volume[-1] >= 2*volume_ma[-1])
# 找出具有长期投资价值的股票
# ...
# 返回选中的股票代码
# ...
## 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？
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