问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，底部抬高，股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面出发，振幅大于1表示股票波动较大，底部抬高则表示股票已经反弹，而股票均价站在五日均线之上表示股票处于上升趋势中，综合这些技术指标进行选股，可以找到一些有上涨潜力的个股。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了公司的基本面数据，只考虑了技术面指标，受市场短期情绪的影响比较大，存在一定的风险。
如何优化？
相对于前一个选股逻辑，该逻辑加入了股票均价站在五日均线之上这一重要指标，能更好地反映股票处于上涨趋势中的情况，但仍需加入其他因素进行筛选，如市盈率、市净率、成长性方面数据、股票行业位置等因素。调整选取均线的天数，或者加入其他技术指标如趋向指标等可以进一步优化策略。
最终的选股逻辑
在分析和优化该选股策略后，我们可以得到最终的简化选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 底部抬高；
- 股票均价站在五日均线之上；
- 20日均线在250日均线上方；
- 市盈率<60；
- 市净率<10；
- 去除ST和*ST股票；
- 止损条件：30日均线以下止损，或下跌超过8%止损。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上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: CLOSE>MA(CLOSE,5);
C4: MA(CLOSE,C2,20)>MA(CLOSE,C2,250);
C5: PE<=60 AND PB<=10;
C6: MV<=10000000;
C7: NOT(INSTR('ST',SINFO) OR INSTR('*ST',SINFO));
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3 AND C4 AND C5 AND C6 AND C7;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股逻辑的部分代码：
from stockstats import _STOCK_COMPARABLE_INDEXES, StockDataFrame
# 定义股票池
s_pool = ['SH.600000', 'SH.600036', 'SH.600519', 'SZ.000858',
'SZ.000333', 'SH.601398', 'SH.601288', 'SZ.000002',
'SZ.000651', 'SH.600030']
# 筛选振幅大于1，底部抬高，股票均价站在五日均线之上的个股
selected_stocks = (sdf['amp'] > 1) & \
(sdf['low'].rolling(window=C1).apply(lambda x: (np.argmax(x[-C1:]) == C1 - 1) and (np.argmax(x[:-C1]) < np.argmax(x[-C1:])), raw=False)) & \
(sdf['close'] > sdf['close'].rolling(window=5).mean()) & \
(sdf['close'].rolling(window=20).mean() > sdf['close'].rolling(window=250).mean()) & \
(sdf['pe'] <= 60) & \
(sdf['pb'] <= 10) & \
(~sdf['scode'].str.contains('ST')) & \
(~sdf['scode'].str.contains('*ST'))
# 加入止损策略：30日均线以下止损，或者下跌超过8%止损
sdf['ma30'] = sdf['close'].rolling(window=30).mean()
sdf['sell_signal'] = (sdf['close'] < sdf['ma30']) | ((sdf['close'] - sdf['close'].shift(1)) / sdf['close'].shift(1) < -0.08)
selected_stocks = selected_stocks & (~sdf['sell_signal'])
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['symbol'].tolist()
通过在Python中实现综合考虑技术面和基础面数据的选股逻辑，并加入市场趋势等因素进行筛选，可以提高选股的准确度和质量，让我们更加准确地发现具有上涨潜力的个股。
## 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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