问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,至少5根均线重合的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要应用于技术分析，根据振幅和周线指标选择高波动的股票，并且要求均线重合的数量不少于5个，选取趋势较为稳定的股票。此外，该选股策略同样忽略股票的基本面情况，短期波动性较大，具有一定的风险。
有何风险？
该选股策略风险较大，虽然考虑了趋势性指标，但是仍然忽略了股票的基本面情况，短期波动性较大，具有一定的风险。同时，仅仅通过均线重合数量选股，可能会出现过度关注技术面而忽略其他重要指标的情况，也需要进行风险控制。
如何优化？
为了降低风险，可以结合股票的基本面、市场环境、行业发展等多方面进行考虑，调整选股策略，提高选股的可靠性。此外，可以采用多种技术指标进行策略组合，避免单一指标的盲目性，同时应尽量避免过度关注技术面而忽略其他重要指标的情况。
最终的选股逻辑
结合技术面和基本面指标，通过波动性等技术指标选择高波动性股票，并结合基本面指标、市场环境等因素，筛选出趋势性较为稳定的股票。同时，采用多种技术指标进行策略组合，进行综合分析和判断，避免单一指标的盲目性。最终选股逻辑如下：
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振幅大于1；
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周线为红柱；
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均线重合数量不少于5；
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根据基本面指标筛选符合条件的股票；
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考虑当前市场整体趋势等因素；
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采用多种技术指标进行策略组合。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = REFCOUNT(CROSS(MA(CLOSE, 5), REF(MA(CLOSE, 5), 1)), 5) >= 5;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ),1),0) == 0;
Python代码参考
以下是Python实现该策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(types=['stock']).index:
c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
c2 = get_macd(stock, count=1, unit='1w', include_now=True, fillna=True)['macdhist'][-1] > 0
c3 = len(np.where(get_ma(stock, count=6, unit='1d', end_date=datetime.now(), fields='close').iloc[-1].rolling(5).apply(lambda x: len(np.unique(x))) == 1)[0]) >= 5
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要结合自身需求进行调整。
## 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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