问财量化选股策略逻辑
根据振幅大于1，三个技术指标同时金叉和10天内涨停天数大于2的公司进行选股操作。
选股逻辑分析
振幅、技术指标和涨停天数都是选股时需要考虑的重要指标。其中，振幅可以直接反映出股票的波动情况，技术指标可以反映出股票的趋势走向，而10天内涨停天数可以反映股票的市场表现。
有何风险？
该选股策略过于注重短期市场表现，忽略了股票的长期潜力和基本面情况，可能导致选出的股票未来发展空间较小。
如何优化？
应该同时考虑股票的基本面情况、财务指标等综合因素，以及行业的发展前景等因素，进行综合比较和分析，确保所选股票的长期增长性和稳定性。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，10天内涨停天数大于2的公司，同时结合公司的财务指标、行业发展前景等因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
三条MA金叉：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))
10天内涨停天数大于2：C2:=COUNT(C>=REF(CLOSE,1)*1.1,10); C2>2
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & (COUNT(C>=REF(CLOSE,1)*1.1,10)>2)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
ma120 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=120)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
condition3 = data['mktcap'] >= 2
condition2 = ma20 > ma120
condition1 = (talib.CROSS(data['close'], talib.MA(data['close'], timeperiod=5)) &
talib.CROSS(talib.MA(data['close'], timeperiod=5), talib.MA(data['close'], timeperiod=10)) &
talib.CROSS(talib.MA(data['close'], timeperiod=10), talib.MA(data['close'], timeperiod=20)))
count_limit_up = data.groupby(['code'])[['pct_chg']].apply(lambda x: (x >= 9.5).sum()).reset_index()
count_limit_up = count_limit_up.rename(columns={'pct_chg': 'limit_up_days'})
selected_data = data.merge(count_limit_up, on='code', how='left')
selected_data = selected_data[condition1 & condition2 & (selected_data['limit_up_days'] > 2) & condition3]
selected_data = selected_data.sort_values(by='trade', ascending=False).iloc[:n, :]
selected_stocks = list(selected_data.loc[:, 'code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks(5)
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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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