问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了股票的价格波动性、趋势性和波动率等因素。振幅和周线红柱可以反映出短期价格波动性和趋势性，股票均价和五日均线可以反映出短期价格表现。
有何风险？
该选股逻辑忽略了很多股票的基本面数据，如公司财务数据和行业发展趋势等。同时，选股逻辑没有考虑股票的流动性，对于缺乏流动性的股票，可能会导致投资风险。
如何优化？
在振幅、周线红柱和股票均价等因素的基础上，可以结合其他因素进一步筛选股票，例如公司基本面数据、行业数据和市场情绪等。同时，可以设置合理的流动性要求来提高投资效果。
最终的选股逻辑
完善后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线红柱；
3.股票均价站在五日均线之上；
4.市值大于50亿。
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 = AVERAGE(CLOSE(), 1) > MA(CLOSE(), 5);
C4 = CAPITALIZATION() > 5000000000;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = SELECTOR;
其中，AVERAGE(CLOSE(), 1)代表股票均价，MA(CLOSE(), 5)代表五日均线。
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(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取技术面数据和均价数据
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
macd = MACD(df_weekly['close'], 12, 26, 9)
c2 = macd['macd'][-1] > 0 and macd['diff'][-1] > 0
df_price = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')
c3 = df_price.loc[df_price.index[-1], 'close'] > MA(df_price['close'], 5).iloc[-1]
df_info = get_fundamentals(query(valuation.market_cap).filter(valuation.code == stock), start_date=start_date, end_date=end_date)
c4 = float(df_info['market_cap']) > 5000000000
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3 and c4:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
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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