问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包出现，股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股策略考虑了股票价格的变动和趋势，反映了其涨跌趋势的情况。同时，该策略考虑了五日均线，确保股票处于向上趋势中。
有何风险？
该选股策略仍有选股过于狭窄的可能，可能会错失一些潜在有价值的公司。
如何优化？
可以通过加入其他价格和指标的计算，例如QFII持股情况等，以提高选股的全面性。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 股票均价站在五日均线之上。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的指标公式代码：
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:C > MA(C, 5); //五日均线上涨
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)
ma_5 = dv.get_ts("ma", symbol=symbol, n=5)
volume = dv.get_ts("volume", symbol=symbol)
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
close_above_ma5 = close > ma_5
selected_stocks = (amplitude > 0.01) & reverse_pattern & close_above_ma5
# 筛选符合条件的股票并按照热度排序
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、反包指标和五日均线指标，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。
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