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、周线MA5金叉MA10。该策略主要基于市场活力和股票走势，通过选择成交量大、具有一定流动性和市场反应良好，同时满足技术面要求的股票进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择成交量大、具有一定流动性和市场反应良好、并且满足周线MA5金叉MA10的技术要求的股票，以表现出较好市场活力和上涨趋势的股票为买入依据。振幅大于1和现量大于1万手是选出具有明显市场活力、成交量大的股票的主要依据，高开则表现出当日行情较为乐观的股票，周线MA5金叉MA10则表明股票处于上涨趋势。因此，该策略主要基于市场活力和股票走势，同时又结合了技术面的要求，选股具有一定科学性和指导性。
有何风险？
该选股策略忽略了基本面因素的影响，只考虑了市场活力和技术面走势，因此在一些行情突变或个股基本面出现问题时，可能导致选取股票的损失。同时，使用简单的技术指标来进行筛选，容易受到市场波动和单一因素的干扰，存在较大的风险。
如何优化？
可以引入多个技术指标和基本面因素进行筛选，如RSI、KDJ等技术指标和市盈率、市净率、资产负债率等因素，提高选股的准确度。同时，也可以加入其他股票特征的筛选，例如板块、龙头、市值等等，综合多个因素进行选股决策，以降低风险。
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、周线MA5金叉MA10，并加入多个技术指标和基本面因素进行筛选，综合考虑多个因素进行选股决策，以降低风险。
同花顺指标公式代码参考
MA(CLOSE,5)金叉MA(CLOSE,10)：CROSS(MA(C,5),MA(C,10))
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0] != 'S' and name[:3] != 'ST']
for ts_code in all_stocks:
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date=pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=500), end_date=pd.to_datetime('today')).iloc[:-1, :]
if len(weekly_data) < 10:
continue
if weekly_data['vol'].max() < 10000 or weekly_data['high'].max() < 5 or weekly_data.iloc[-1]['open'] <= weekly_data.iloc[-1]['low']:
continue
if not ((weekly_data['ma5'] > weekly_data['ma10']).iloc[-2] and (weekly_data['ma5'] < weekly_data['ma10']).iloc[-1]):
continue
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，包括成交量、涨势、周线上涨趋势等条件筛选，选出具有较好投资价值的股票进行买入。有关市盈率、市净率、资产负债率等基本面条件可以在代码中进行扩充。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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