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日涨幅大于0小于35的条件选股。
选股逻辑分析
此选股策略仍然根据技术面指标选股，但加入了涨幅指标，可以更好地筛选出表现良好的个股。振幅大于1代表收益可能性较高，同时也具有较高的波动性；三个技术指标同时金叉可能标志着股票的中短期趋势开始上涨；加入10日涨幅大于0小于35的条件则可以更好地筛选出具有上涨潜力的个股。
有何风险？
此选股策略仍然主要基于技术面指标，忽略了公司基本面指标的考虑。同时，仅考虑10日涨幅可能会较为短视，忽略了长期的趋势。此外，指标选择过少，不能涵盖所有情况，存在一定误判的风险。
如何优化？
在选取技术面指标的同时，加入公司的基本面指标，如市盈率、市净率等指标，以筛选出良好的投资标的。同时应考虑多个涨幅时间段的指标，如1个月涨幅、3个月涨幅等指标，可以更好地预测股票的未来涨势。在指标选择上，要深入研究，结合其他信息进行判断和分析，以减少误判的风险。
最终的选股逻辑
在原有的振幅大于1、三个技术指标同时金叉的基础上，加入10日涨幅大于0小于35的条件，从中筛选出具有上涨潜力的个股。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
三个MA金叉：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & CROSS(MA(CLOSE, N3), MA(CLOSE, N4))
10日涨幅大于0小于35: (CLOSE - REF(CLOSE, 10)) / REF(CLOSE, 10) > 0 AND (CLOSE - REF(CLOSE, 10)) / REF(CLOSE, 10) < 0.35
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma10 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
ma30 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=30)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
change = (data['close'] - data['close'].shift(10)) / data['close'].shift(10)
condition1 = talib.CROSS(data['close'], ma10) & talib.CROSS(ma10, ma20) & talib.CROSS(ma20, ma30)
condition2 = amplitude > 1
condition3 = (change > 0) & (change < 0.35)
selected_data = data[condition1 & condition2 & 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？
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