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、至少5根均线重合的股票。该选股策略可以较好地筛选出投资者偏爱的高活跃度且有趋势性的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑基于股票的技术面数据和趋势分析。振幅大于1和现量大于1万手代表交易活跃度高；高开代表股票有上涨机会。而重合的均线表明股票有明显的趋势性，并且选股时至少要有5根均线重合，以保证其趋势性的可靠性。
有何风险？
该选股策略仅聚焦于技术面数据和趋势分析，无法全面反映股票的基本面数据和整体市场因素对选定股票的影响。同时，该选股策略中的均线重合过于依赖历史数据，可能无法准确预测未来股价表现，具有一定的风险。
如何优化？
选股逻辑可以加入其他技术指标和市场因素，如交易量、换手率等，以增加选股策略的有效性。同时，可以采用更为精准的技术分析手段，如K线形态分析、运动趋势线分析等，以提高对股票的理解和把握。
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、至少5根均线重合的股票，并加入其他技术指标和市场因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
VOL>10000 AND (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND (OPEN/LAST(CLOSE)) > 1 AND
COUNT(CLOSE>MA(CLOSE,5),5)=5;
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式。
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='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
for ts_code in all_stocks:
# 处理选股指标筛选条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date='yesterday')
if len(daily_data) < 5 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] or sum(daily_data['close'] > daily_data['ma5']) < 5:
continue
selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为振幅大于1、现量大于1万手、高开、至少5根均线重合的股票，并加入其他技术指标和市场因素进行筛选。整个选股过程中，可加入其他因素进行补充判断，如市盈率、市净率等财务数据、板块轮动情况等因素。
## 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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