问财量化选股策略逻辑
这个选股逻辑的主要依据是股票价格是否突破了10日均线，以及股票的10日振幅是否小于某个设定值（例如1%）。同时，它排除了非涨停的股票。
选股逻辑分析
这个逻辑的优点在于它可以筛选出近期有一定上涨空间的股票，因为如果一只股票的价格已经突破了10日均线并且10日振幅较小，那么它有可能会继续上涨。然而，它的缺点也很明显，那就是可能会错过一些短期涨幅较大的股票，因为这些股票的10日振幅可能会大于设定值。
有何风险？
这个选股逻辑的风险主要来自于两个方面：一是设定的10日振幅阈值可能过高或过低，过高可能会导致错过一些可能有较大涨幅的股票，而过低则可能会把一些短期内会有一定涨幅的股票也排除在外；二是设定的10日均线的参数可能不合适，比如过短可能会使得选出的股票过于敏感，而过长则可能会导致选出的股票过于滞后。
如何优化？
优化这个选股逻辑的方法有很多，具体可以考虑以下几个方面：
- 调整10日振幅阈值：可以尝试调整这个阈值，看看在什么范围内能够更好地筛选出有上涨空间的股票。
- 调整10日均线参数：可以尝试调整这个参数，看看在什么范围内能够更好地反映股票的趋势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是：
# 导入必要的库
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 设置10日均线和振幅阈值
ma_10 = df['close'].rolling(window=10).mean()
threshold = 0.01
# 筛选出满足条件的股票
selected_stocks = df[(df['close'] > ma_10) & (df['high'] - df['low']) / df['high'] < threshold]
# 打印选出的股票
print(selected_stocks)
在这个优化后的逻辑中，我们首先计算了股票的日均收盘价，并设置了一个阈值来判断股票是否有上涨空间。然后，我们检查了股票的最高价和最低价之间的比例是否小于设定的阈值，如果是，就将这只股票选出来。
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。