问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，周线MA5金叉MA10。该选股策略主要考虑选取走势良好、具有一定成长性和市值优势的优质股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑选取周线走势良好、且维持上涨的优质股票，同时过滤市值不足的个股。振幅大于1可以反映出一定的交投活跃度，流通市值大于100亿元是公司规模的体现，周线MA5金叉MA10则是技术指标的主要方式，用来判断买入信号。
有何风险？
该策略主要以技术指标为选股依据，可能忽略了一些基本面因素，如公司财务状况和行业发展前景等。同时，短期MA的变换可能受到市场情绪的影响而频繁变化，过于依赖MA指标也会出现失误。
如何优化？
可以结合基本面指标，如市盈率、市净率等，来综合分析选股。在技术指标上，可以加入其他主流指标的数据，如MACD、KDJ等辅助指标，来提高选股的准确性和机会获得率。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，流通市值大于100亿元，周线MA5金叉MA10，且结合其他技术指标和基本面因素进行综合筛选。
同花顺指标公式代码参考
C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100) >= 1; //振幅大于1
C2: CIRC_MV > 10000000000; //流通市值大于100亿元
C3: CROSS(MA(VOL,5),MA(VOL,10)) AND WEEKLY; //周线MA5金叉MA10
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market')
# 筛选符合条件的股票
data['sort'] = data['circ_mv'].rank(ascending=False) # 根据流通市值进行排序
data = data[data['sort'] <= 200] # 取前200名
select_list = []
for i in range(len(data)):
code = data.iloc[i]['ts_code']
market = data.iloc[i]['market']
if market != 'SH': # 非主板股票
continue
# 判断股票走势和MA金叉
weekly_data = pro.weekly(ts_code=code, start_date='20210101', end_date='20210901', fields='ts_code,trade_date,close,ma5,ma10')
if len(weekly_data) == 0 or weekly_data.iloc[-1]['ma5'] < weekly_data.iloc[-1]['ma10'] or weekly_data.iloc[-2]['ma5'] > weekly_data.iloc[-2]['ma10']:
continue
select_list.append({'ts_code': code, 'name': data.iloc[i]['name'], 'close': weekly_data.iloc[-1]['close'], 'ma5': weekly_data.iloc[-1]['ma5'], 'ma10': weekly_data.iloc[-1]['ma10']})
# 按照市值和MA5与MA10的差值排序
selected_stocks = pd.DataFrame(select_list)
selected_stocks['diff'] = selected_stocks['ma5'] - selected_stocks['ma10']
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['diff', 'circ_mv'], ascending=[False, False])
# 随机选择一定数量的股票
selected_stocks = selected_stocks.sample(n=length)
return selected_stocks
## 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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