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以及9点25分涨幅小于6%进行选股操作。
选股逻辑分析
此选股逻辑在前一个选股策略基础上，加入了一定的时间限制和涨幅限制，使选股更具针对性和实用性。
有何风险？
此选股逻辑同样过度依赖技术指标，同时时间限制和涨幅限制也可能使得选股结果过于局限，存在漏选优质股票的风险。
如何优化？
可以进一步加入一些基本面分析指标，例如ROE、净利润等指标，并将选股策略时间限制更加细化，并根据市场状况进行适度调整，以提高选股效率和准确度。
最终的选股逻辑
综合考虑振幅大于1，三个技术指标同时金叉以及9点25分涨幅小于6%的情况，并结合公司的基本面情况、行业前景等因素进行选股。
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))
振幅大于1：AMO>1
9点25分涨幅小于6%：ABS((REF(CLOSE,1)-REF(CLOSE,480))/REF(CLOSE,480))<0.06
选股公式：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & (AMO>1) & (ABS((REF(CLOSE,1)-REF(CLOSE,480))/REF(CLOSE,480))<0.06) & SELECT_RANK('资金流向.rank', 0, 100)
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']
limit_ratio = abs((data['trade'] - data['open']) / data['open'])
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))
condition2 = amplitude > 1
condition3 = limit_ratio.iloc[0] < 0.06
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？
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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