问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,周线MA5金叉MA10。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要综合了技术面因素，选取了振幅大于1、周线为红柱以及周线MA5金叉MA10三个指标作为选股策略的主要条件。振幅大于1选出具有较大波动的股票，周线红柱表示中短期股价有上涨动能，周线MA5金叉MA10则是判断趋势上涨的一个标志。
有何风险？
该选股逻辑相对来说比较简单，主要是技术面指标，没有考虑到股票的基本面因素，风险比较高。此外，单纯的技术面指标也有可能会被“套路”的操作，从而造成效果不佳。
如何优化？
可以加入一些基本面指标和财务数据，如市盈率、市净率、净利润增长率、资产负债率等指标，以便全面考量选出的股票的价值，并使用其他的技术指标，如RSI、KDJ等等。此外，选股策略的执行过程中还可以根据市场行情和预测数据进行动态调整。
最终的选股逻辑
优化后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线为红柱；
3.周线MA5金叉MA10；
4.市盈率低于20倍；
5.净利润增长率大于20%。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = CROSS(MA(5), MA(10))
C4 = PE() < 20;
C5 = NPParentCompanyGrowRate_year_on_year() > 20;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5;
RESULT = SELECTOR;
以上代码中，CROSS(MA(5), MA(10))用于判断MA5与MA10的金叉现象，其余指标的含义同上。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(['stock']).index:
# 获取最近一天的技术面数据
macd_df = get_macd(stock, count=1, unit='1d', include_now=True, fillna=True)
ma5 = sma(stock, 5, check_date=datetime.now().date())
ma10 = sma(stock, 10, check_date=datetime.now().date())
# 判断是否符合选股条件
c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
c2 = macd_df['macd'][-1] > 0 and macd_df['diff'][-1] > 0
c3 = ma5[-1] > ma10[-1]
# 获取最近一天的基本面数据
s_df = get_fundamentals(query(valuation, indicator).filter(valuation.code==stock).limit(1), date=datetime.now())
if s_df.empty:
continue
c4 = s_df['pe_ratio'][0] < 20
c5 = s_df['npparentcompanyprofits_year_on_year'][0] > 20
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3 and c4 and c5:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 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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