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昨天换手率＞8%进行选股操作。
选股逻辑分析
此选股逻辑同样基于技术指标的分析，加入了昨日换手率作为考虑因素。通过结合高振幅和技术指标交叉的情况，将潜在的涨势较强的股票筛选出来。
有何风险？
此选股逻辑同样过度依赖技术指标，同时换手率波动幅度大，选择昨天的换手率作为依据可能不具有普适性，存在选股局限性和风险。
如何优化？
在技术指标基础上，加入一些基本面分析的因素，如股息率、市盈率等，并结合定量、定性分析，进行多维度选股，提高选股准确度和效率。
最终的选股逻辑
结合振幅大于1，三个技术指标同时金叉以及昨天换手率＞8%的条件，通过综合考虑公司的基本面情况、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
昨日换手率大于8%：TURNOVER>8
选股公式：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & (AMO>1) & (TURNOVER>8) & 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']
turnover = ts.get_today_ticks(data['code'][0])['volume'].sum() / 100
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 = turnover.iloc[0] > 0.08
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
