问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，今日均线向上发散。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过挖掘振幅大、股价走势较好且今日均线向上发散的优质股票。选股依赖于技术指标和趋势分析。
有何风险？
该选股策略有时过于关注技术指标，并可能出现过度拟合的风险，不利于适应快速变化的市场环境。同时，盲目追涨杀跌，有可能引发过度交易，导致交易费用过高，收益率受到限制。
如何优化？
优化选股策略，需要结合基本面、市场趋势等多种因素，建立综合评估体系。同时，要注意严格风险控制，不要贪图短期利润，盲目跟从市场热点和市场情绪。
最终的选股逻辑
基于以上因素，我们可以得到完善的选股逻辑如下：
1、振幅大于1；
2、底部抬高；
3、今日均线向上发散；
4、符合相应的基本面数据；
5、行业和板块热度高。
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 = BOTTOM(HIGH, C1) > BOTTOM(HIGH, C1 + 1);
C3 = MA(CLOSE, 5) > MA(CLOSE, 10) && MA(CLOSE, 10) > MA(CLOSE, 20);
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 选取符合条件的50只股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票的数据
df = get_price(stock, count=60, end_date=date, frequency='daily', fields=['high', 'low', 'close', 'volume', 'money'])
# 振幅大于1
condition1 = df['high'].std() > 1
# 底部抬高
condition2 = df['low'].tail(3).iloc[0] > df['low'].tail(3).iloc[1] > df['low'].tail(3).iloc[2]
# 今日均线向上发散
condition3 = df['close'].rolling(window=5).mean().iloc[-1] > df['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-1] > \
df['close'].rolling(window=20).mean().iloc[-1]
# 符合行业和板块情况的股票
condition4 = check_industry(stock)
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
if condition1 and condition2 and condition3 and condition4:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
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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