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、今日均线向上发散。该策略主要基于技术面的指标进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑主要基于股票价格和成交量进行筛选，并加入今日均线向上发散的指标来判断股票的潜在机会。振幅大、现量大、高开等指标反映了当日股票的活跃度和热度，今日均线向上发散则表明了股票的短期趋势向上。此外，由于该策略筛选的是近期表现活跃的股票，可以减少筛选出的低活跃度的股票，并提高策略效果。
有何风险？
该策略可能存在过度依赖技术面因素的问题，忽视了股票的基本面因素，例如公司业绩、财报等。另外，采用今日均线向上发散指标容易受到市场资金流动、板块走势、市场风格等多种因素的干扰，存在选股结果波动较大的情况。此外，振幅大、现量大、高开等指标只是反映当前市场交易热度的状态，不一定反映股票的真实内在价值。
如何优化？
可以在技术面因素的基础上，加入一些基本面因素作为参考。例如，可以考虑公司的市值、盈利能力、成长性、股权结构等因素，以综合判断股票的真实价值和风险潜在。此外，可以加入其他技术指标和因素，例如MACD、RSI等指标，来细化筛选，进一步提高选股准确率。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开且今日均线向上发散，同时综合考虑多个基本面和技术面因素进行筛选，以找出稳定性、可靠性高的股票进行买入。
同花顺指标公式代码参考
无同花顺指标公式可提供
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market,start_date').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
for ts_code in all_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date='today')
if len(daily_data) < 2 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
ma5 = daily_data['close'].rolling(window=5).mean()
if ma5.iloc[-1] > ma5.iloc[-2]:
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，基于股票价格波动和成交量进行筛选，并加入今日均线向上发散的指标来判断股票潜在机会。建议综合考虑多个因素和指标进行细化筛选，例如市值、盈利能力、流通市值等基本面因素，增加对股票的全面评估。注意风险控制，及时止损和止盈，确保风险可控。
## 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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