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，昨日成交额大于6千万进行选股。
选股逻辑分析
在振幅大于1，三个技术指标同时金叉的基础上，加入昨日成交额大于6千万这一因素。股票的成交量是衡量股票市场活力的重要指标之一，选股时考虑昨日成交额大于6千万的股票，可以剔除市场表现不佳、流动性不足的个股，筛选出更具有活力的股票。
有何风险？
如果依靠长期高成交量进行选股，可能会忽略一些潜力股票的涨势。此外，振幅大的股票价格波动幅度较大，投资风险也更高。
如何优化？
除了当前选股条件外，还可以考虑市场和行业情况、基本面数据、技术面数据等进行深入分析，提高选股成功率。
最终的选股逻辑
根据振幅大于1，三个技术指标同时金叉，昨日成交额大于6千万，以及市场和行业情况、基本面、技术面等多重因素进行选股。
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))
昨日成交额：TURNOVER > 60000000
指标中的N、N1、N2、N3可根据实际情况进行调整。
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()
vol = data['volume']
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (data['amo'] > 1) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = (data['turnover'] > 60000000) # 昨日成交额大于6千万
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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