问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包出现，昨日股价大于250日均线。
选股逻辑分析
该选股策略综合运用了技术分析和基本面分析，振幅与反包指标合理地判断了股票的趋势，筛选出了股价走势有上升趋势的股票。通过比较昨日股价与250日均线，判断了股票的短中期趋势，筛选出了有投资价值的股票。
有何风险？
由于该选股策略较为依赖短期股价走势，相对忽略了企业自身的基本面。有些股票虽然股价走势不如预期，但是未来有良好的发展前景，该选股策略可能会忽略这些长期价值的公司。另外，250日均线对每个股票的适用性不同，有可能会出现该指标不能合理体现股价短期趋势的情况。
如何优化？
可以通过加强企业基本面评估来减少一些短暂股价波动较大的股票。当然也可以通过设置更细致的技术分析指标，更准确地识别和排除一些短期走势不稳定的股票。
最终的选股逻辑
基于上述分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 昨日收盘价大于250日均线。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW -1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:(VOLVRANK2 && REF(C, 1) > MA(CLOSE, 250)); // 昨日股价大于250日均线
FILTER:F01 AND F02 AND F03 > 0;
SYMBOL_SORT("热点板块", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F03， 1, 0),"诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
vol = dv.get_ts("volume", symbol=symbol)
ma_250 = talib.MA(close, timeperiod=250)
ma_250 = ma_250.fillna(0)
is_above_ma = (close.iloc[-1] > ma_250.iloc[-1])
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
# 筛选符合条件的股票并按照热度排序
selected_stocks = (amplitude > 0.01) & reverse_pattern & is_above_ma
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
选股逻辑中，我们用 Python 的 pandas 库和 TA-Lib 库实现计算振幅指标、反包指标和250日均线指标，并根据这三个指标筛选出符合条件的股票，得到我们需要选择的股票列表。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
