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，价格＜12 进行选股操作。
选股逻辑分析
该选股策略在前一个选股逻辑的基础上增加了价格＜12的条件，能够筛选出低价股票，有一定的投资价值。同时，技术面与价值面相结合，可以进一步提高选股的精度和有效性。
有何风险？
低价并不代表股票的价值就低，而是存在风险和机会并存的情况，例如公司的基本面很差但股价也很低，同样可能存在公司基本面良好但股价较低的情况。因此，仅仅依据价格来选股可能会忽略其他重要的因素和风险。
如何优化？
应该综合考虑多个指标，如企业基本面、行业走势、公司治理等因素，从多个角度来评估企业的价值。治理结构、业绩增长、竞争力等也应被纳入考虑范围。同时，不能只看股票价格，应该结合市场的整体情况，选中一定有成长性和业绩使得预期回报大于风险的股票。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，价格＜12，结合公司基本面、行业走势等因素确定选股操作。
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))
价格低于12：CLOSE < 12
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & (CLOSE < 12)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma5 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = data['trade'] < 12 # 价格小于12
selected_data = data[condition1 & condition2].sort_values(by='trade', ascending=True).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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