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，至少5根均线重合的股票。
选股逻辑分析
本选股逻辑同时考虑了振幅、股票所在地和均线对股票的筛选影响。具体分析如下：
- 振幅大于1有利于选股方式的精准程度；
- 北京A股以外是为了避免地缘特殊性因素；
- 股票均线的重合程度可以反映出股票趋势性。
有何风险？
本选股策略的风险主要由以下几方面：
- 均线的重合程度跟区间波动的接近程度不一定相关；
- 排除北京A股存在偏差；
- 过度依赖均线重合程度，忽视了其他技术指标的重要性；
- 可能会受到一些单一事件的影响。
如何优化？
为了优化选股策略，应该从以下方面进行改进：
- 增加多种股票技术指标，提高选股精准度；
- 排除因为单一事件所产生的市场波动对选股策略的影响；
- 在分析数据的过程中注意了解公司的基本面数据信息；
- 建立严格的止盈止损系统，以控制投资风险。
最终的选股逻辑
为了使选股策略更加精准，可以从以下几个方面对选股逻辑进行改进：
- 振幅大于1，流通市值达到一定范围，不包括北京A股；
- 结合多种股票技术指标和基本面数据信息，把多个指标进行综合分析；
- 注意选股防御性因素，建立投资风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合同花顺提供的指标公式，如下：
//振幅
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京";
//5日、10日、20日、30日、60日均线重合
C0 = MA(CLOSE, 5) = MA(CLOSE, 10) = MA(CLOSE, 20) = MA(CLOSE, 30) = MA(CLOSE, 60);
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0, 1, 0)
Python代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合Python的pandas等模块和优矿的数据API，如下：
# 获取股票数据和财务数据
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
financials = get_fundamentals(query(valuation.code, indicator.roe_diluted),
end_date=context.trade_date, count=5)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
# 判断股票所在地是否符合条件
df['region_condition'] = (~df['name'].str.contains('北京'))
# 判断均线是否符合条件
df['ma_condition'] = (df['close'].rolling(window=5).mean() ==
df['close'].rolling(window=10).mean() ==
df['close'].rolling(window=20).mean() ==
df['close'].rolling(window=30).mean() ==
df['close'].rolling(window=60).mean())
# 综合判断各种条件
df = df[df['amplitude_condition'] & df['region_condition'] & df['ma_condition']]
# 根据市值降序排序
exc_stocks = df.sort_values(by='circulating_market_value', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
注意事项
本回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，实现过程中需要根据具体投资策略进行作出一定的调整优化。
## 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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