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，昨日主力控盘的公司进行选股操作。
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昨日主力控盘的条件。这个条件可以反映出市场资金的流入情况，从而帮助我们发现那些备受主力资金青睐的个股，提高选股的准确性。同时，与前一个逻辑相比，此次选股多了一个昨日这个时间点的限制，突出了近期投资者对个股投资情况的关注。
有何风险？
该选股策略过于依赖技术面和市场资金流向等因素，忽略了公司基本面和行业趋势等其他因素，可能会对选股结果产生一定的误判。此外，由于选股策略依赖于历史数据，对不可预测事件的应对能力较弱，具有一定的市场风险。
如何优化？
可以综合考虑技术指标和基本面指标，结合公司业绩、竞争优势、企业治理等方面的因素，来确认公司的投资价值。在选股时，应多考虑行业和宏观经济因素的影响，以分散投资风险。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，昨日主力控盘，结合公司基本面和行业前景等多重因素确定选股操作。
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))
主力控盘：(C-L)/(H-L)>0.4 AND (VOL>MA(VOL,M)>=1)
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & ((HIGH-LOW)/(HIGH-LOW).shift(1)>0.4) & (VOL>MA(VOL,M)).fillna(False).shift(1) & (AMO>1)
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']
mainforce_control = ((data['close'] - data['low']) / (data['high'] - data['low']) > 0.4) & (data['vol'] > talib.MA(data['vol'], timeperiod=M)) # 昨日主力控盘
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = mainforce_control.shift(1) # 昨日主力控盘
selected_data = data[condition1 & condition2].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？
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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