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当前年份的筛选条件选股。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于技术面指标的综合判断，振幅大于1代表股票的波动性较大，同时也有较高的收益可能性；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；当前年份的筛选条件则使选股更具时效性，符合当前市场的特点，提高选股的质量。
有何风险？
该选股策略基于技术面指标，忽略了公司基本面指标的考虑。最终选出的股票可能存在财务、估值等方面的问题。此外，很多时候技术面指标并不能完全预测出股票的未来走势，投资者需要结合其他信息进行判断和分析。
如何优化？
可以在选取技术面指标的同时，考虑公司的基本面指标，如市盈率、市净率等指标，以筛选出良好的投资标的。在考虑技术面指标时，可以结合趋势线、买入卖出信号等指标，以更全面的角度观察股票的走势，降低投资风险。
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，加入当前年份的筛选条件，从中筛选出表现优秀的股票。
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))
年份筛选条件：YEAR(DATE)=YEAR(GETDATE())
python代码参考
import tushare as ts
import talib
from datetime import datetime
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']
condition1 = talib.CROSS(data['close'], ma10) & talib.CROSS(ma10, ma20) & talib.CROSS(ma20, ma30)
condition2 = amplitude > 1
condition3 = data[data['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').year == datetime.today().year)]
selected_data = data[condition3 & condition1 & condition2]
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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