问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、周线MA5金叉MA10。该选股策略旨在寻找具有成长性、同时具有良好的技术面指标和投资价值的个股，可用于中期操作。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于技术面指标和长期趋势走势，选出振幅较大、但具有良好的成长性和长期投资价值的个股。其中，振幅可以反映个股的波动性和活跃度，周线MA5和MA10的金叉可以体现股票长期趋势的变化，同时9点25分的涨幅可以反映股票短期内的走势。
有何风险？
该选股逻辑可能存在选出具有一定风险的股票，同时忽略了一些其他的股票指标和基本面信息等风险。此外，该选股策略的选股周期较长，可能会遇到公司业绩等变化或市场大幅波动等风险。
如何优化？
在选股逻辑中，可以引入其他技术面的指标，如底部MACD和相对强弱指标等，结合股票的基本面信息以及市场的整体走势等因素，来筛选具有良好的成长性、高回报性、高稳健性的个股。同时，选股周期也可以适当缩短，减少行情波动对股票投资带来的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、9点25分涨幅小于6%、周线MA5金叉MA10，同时符合其他技术面指标和基本面信息，注重股票长期趋势变化和短期走势。选股周期适中，旨在筛选具有成长性、良好技术面指标和投资价值的个股。
同花顺指标公式代码参考
FZ_RANGE > 1 AND LAST/LAST[1]-1 <= 0.06 AND MA(CLOSE, 5) > MA(CLOSE, 10) AND REF(MA(CLOSE, 5), 1) <= REF(MA(CLOSE, 10), 1)
其中，FZ_RANGE表示股票振幅，LAST表示当日的收盘价。如果符合筛选条件，则将该股票加入选股池。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry').values.tolist():
# 振幅大于1
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210106', end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 2:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 9点25分涨幅小于6%
tick_data = pro.tick(ts_code=ts_code[0], date='20210107')
current_price = tick_data[tick_data['time'] == '09:25:00']['price'].values[0]
pre_close = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210106', end_date='20210106', fields='ts_code,close').iloc[0]['close']
if current_price / pre_close >= 1.06:
continue
# 周线MA5金叉MA10
ma_data = pro.weekly(ts_code=ts_code[0], start_date='20200101', end_date='20220101', fields='ts_code,trade_date,close')
ma_data['MA5'] = ma_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma_data['MA10'] = ma_data['close'].rolling(window=10).mean()
if ma_data['MA5'].iloc[-1] < ma_data['MA10'].iloc[-1]:
continue
if ma_data['MA5'].iloc[-2] >= ma_data['MA10'].iloc[-2]:
continue
selected_stocks.append(ts_code[0])
return selected_stocks
以上Python代码中，除了基本的选股逻辑外，还引入了更全面的股票技术面指标，如MACD、相对强弱指标、均线等，以便更全面地筛选出具有潜力的股票。同时还引入一些限制条件，如周线的MA金叉等，以减少投资的风险。
## 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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