问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1，三个技术指标同时金叉，且2021年营收/2018年营收大于1.1的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑相较于之前的版本，增加了基本面因素的考虑，同时通过技术面指标进行选股，以选取具备成长性的股票。
有何风险？
该选股逻辑在基本面方面依赖于财务报表数据，而财务报表数据受到多种因素影响，例如政策、市场、公司内部等因素。此外，仅依靠近三年的营收增长率作为筛选标准可能忽略了其他重要指标，需要综合考虑多方面因素。
如何优化？
可以引入更多的基本面指标对选股结果进行进行综合评估，同时考虑行业因素、市场情况等方面以降低选股风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，三个技术指标同时金叉，且2021年营收/2018年营收大于1.1的股票，再基于其他指标进行综合评估选取前N只股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
MA指标：MA(CLOSE, N)
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_stock_basics()
data = data[~data.index.str.startswith('300')] # 剔除科创板股票
ma5 = data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = data['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = data['close'].rolling(window=20).mean()
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) # 三条MA同时金叉
condition2 = data['amplitude'] > 1 # 振幅大于1
this_year = datetime.now().year
last_year = this_year - 3
condition3 = data['esp'] / data.loc[:, str(last_year)] > 1.1 # 2021年营收/2018年营收大于1.1
selected_stocks = list(condition1 & condition2 & condition3 & data.index)
return selected_stocks
result = get_selected_stocks(10)
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股需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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
