问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1，三个技术指标同时金叉，昨日9:15匹配价跌停的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略在原有的选股逻辑基础上加入了昨日9:15匹配价跌停的条件，从而在技术面和基本面两方面都对股票的走势趋势进行了综合考虑。振幅大于1可以在一定程度上反映市场的波动性，同时对于金叉来说，三条MA一起金叉比两条MA金叉更稳定，且在此基础上加入了匹配价跌停的条件，有助于避免昨日高位无下限的炒作，增加了选股的可靠性。
有何风险？
该选股策略风险在于某些情况下，股票会在跌停板后出现止跌回升的走势，从而跌停未必能成为股票走势的良好指示，如果将其作为选股条件，可能会错失一些潜在的投资机会。
如何优化？
可以结合其他因素，如收盘价等对选股逻辑进行完善，以在一定程度上避免落选优质股的风险，同时可以适当调整选股标准，来达到更好的平衡。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、三个技术指标同时金叉，同时昨日9:15匹配价跌停的股票进行投资，并综合考虑收盘价等其他因素对选股结果进行验证和补充，以取得更好的选股效果。
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))
昨日9:15匹配价跌停：YESTERDAY(LOWESTBARS(C=TOPEN, D=0)>0, L=1, V=LOW, W=0)=LOWERLIMIT
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()
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (data['amo'] > 1) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = (data['trade'] > ma5) # 股票均价站在五日均线之上
condition3 = (data['low'] == ts.get_hist_data(code, start='20210101', end='20211231')['low'].iloc[-2]) # 昨日9:15匹配价跌停
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3].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？
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