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，并排除北京A股的条件选股。
选股逻辑分析
此选股策略在原有的振幅大于1、三个技术指标同时金叉的基础上，加入了排除北京A股的条件。北京A股在政策、规格等方面往往与其他地区不同，筛选时排除北京A股可以在一定程度上减少误判的风险。
有何风险？
此选股策略仍然主要基于技术面指标选股，忽略了基本面因素。同时，此策略的所有条件都比较简单，可能会被其他投资者广泛使用，导致市场上筛选出的个股过多，进而影响其准确性。
如何优化？
在筛选条件中可以加入更多的指标，如市场环境、行业趋势等，将筛选结果更加具有参考价值。此外，可以对各个条件的权重进行调整，以防止某个条件过于强调而产生误判。
最终的选股逻辑
在原有的振幅大于1、三个技术指标同时金叉的基础上，加入排除北京A股的条件，从中筛选出具有上涨潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
三个MA金叉：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & CROSS(MA(CLOSE, N3), MA(CLOSE, N4))
排除北京A股：AREA != '北京市'
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma10 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
ma30 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=30)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
condition1 = talib.CROSS(data['close'], ma10) & talib.CROSS(ma10, ma20) & talib.CROSS(ma20, ma30)
condition2 = amplitude > 1
condition3 = data['area'] != '北京市'
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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