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，且下午有大单净流入的公司进行选股操作。
选股逻辑分析
该选股策略是在前一个选股逻辑的基础上，增加了下午大单净流入的限制。通过净流入的数据来判断当天该股票的人气和资金流向，结合前一个逻辑选出振幅大、技术面好的股票，并且流入资金较大，说明市场对该股票有一定程度的认可程度。
有何风险？
虽然加入了下午大单净流入的条件，但该选股策略仍然存在技术指标过于片面的问题，只考虑单一的技术因素，没有考虑公司的基本面和行业前景等因素，容易导致选股结果不准确。
如何优化？
可以综合考虑技术指标和基本面指标，结合公司业绩、竞争优势、企业治理等方面的因素，来确认公司的投资价值。同时，可以增加更多筛选条件，如市场前景、估值等指标，结合前文逻辑中的振幅大于1、三个技术指标同时金叉和下午大单净流入的条件来形成更完善的选股逻辑。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，下午大单净流入，结合公司基本面和行业前景等多重因素确定选股操作。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
MA指标：MA(CLOSE, N)
三条MA金叉：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))
下午净流入指标：NVI
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & (AMO > 1) & (NVI > 0)
指标中的N、N1、N2、N3可根据实际情况进行调整。
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma5 = data['trade'].rolling(window=5).mean()
ma10 = data['trade'].rolling(window=10).mean()
ma20 = data['trade'].rolling(window=20).mean()
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
NVI = (data['buy'] - data['sell']) * data['trade'] / 10000
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = NVI > 0 # 下午有大单净流入
selected_data = data[condition1 & condition2].iloc[:n].sort_values(by='turnoverratio', ascending=False)
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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