问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、三个技术指标同时金叉。该策略主要基于技术面，通过选择价格波动较大、成交量较大、高开且多个技术指标同时金叉的股票，进行股票筛选。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择价格波动较大、成交量较大、高开且多个技术指标同时金叉的个股。振幅大于1和现量大于1万手是判断波动较大、成交量较大的关键条件，高开则是选择大盘情况好的股票，而多个技术指标同时金叉则表现了股票的强劲反弹行情，具有买入信号。因此，该策略主要基于价格波动、成交量、趋势三个方面的特征，以及多个技术指标的综合分析进行筛选。
有何风险？
该选股策略没有考虑公司基本面情况，忽视其他方面的因素影响，容易造成信息不对称和投资风险。同时，以技术面为主的策略可能忽视市场整体情况、行业趋势等因素，有可能无法适应市场的一些特殊情况。
如何优化？
加入其他技术指标，如MACD、KDJ、RSI等，以更全面的角度研究股票走势，同时加入公司基本面相关的指标，如市盈率、市净率、净利润增长率等指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，提高选股的准确度。同时，需要对市场整体行情、行业趋势等因素也进行考虑，避免因忽视市场整体情况、行业趋势等因素而造成的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、多个技术指标同时金叉，并加入其他技术指标、市盈率、市净率等基本面指标，以及市场整体情况、行业趋势等因素进行分析综合，提高选股的准确度。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE)
AND (CROSS(EMA(CLOSE,12), EMA(CLOSE,26))) AND (CROSS(EMA(CLOSE,26), EMA(CLOSE,50))) AND (CROSS(MA(CLOSE, 5), MA(CLOSE, 10)))
以上为同花顺选股指标公式，主要包括振幅、成交量、高开、多个技术指标同时金叉等条件。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股准确度。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210301', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount', 'pct_chg']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 50 or len(daily_data) < 251:
continue
if daily_data['high'].max() < 10 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(5).mean().iloc[-1]:
continue
ema12 = daily_data['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
ema26 = daily_data['close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
ma5 = daily_data['close'].rolling(5).mean()
ma10 = daily_data['close'].rolling(10).mean()
if ema12.iloc[-1] > ema26.iloc[-1] and ema26.iloc[-1] > ema50.iloc[-1] and ma5.iloc[-1] > ma10.iloc[-1]:
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括振幅、成交量、高开且多个技术指标同时金叉等条件筛选，并通过技术面与基本面相结合，提高选股准确度。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 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？
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