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，昨日竞价换手率大于0.26的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于技术分析与基本面因素相结合，通过振幅、技术指标和竞价换手率进行筛选，可以找到价格波动较大、技术面买入信号和市场关注度较高的股票。
有何风险？
股票价格波动频繁，存在较高的风险，同时竞价换手率也容易受市场情绪及个别股票利好消息影响。
如何优化？
可以针对不同市场环境，建立不同的选股逻辑和风险控制策略，同时加大基本面分析的力度，提高选股的精度。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，三个技术指标同时金叉，昨日竞价换手率大于0.26的股票进行投资，同时加大基本面分析的力度，提高选股的精度，并制定灵活的风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
MA指标：MA(CLOSE, N)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks():
data = ts.get_today_all()
data = data[data['nmc'] > 0] # 剔除停牌和ST股票
data = data[(data['turnoverratio'] >= 3) & (data['turnoverratio'] <= 12)]
ma5 = data['trade'].rolling(window=5).mean()
ma10 = data['trade'].rolling(window=10).mean()
ma20 = data['trade'].rolling(window=20).mean()
yesterday_turnover = data['amount'] / data['preprice'] # 昨日竞价换手率数据需要自行计算
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) # 三条MA同时金叉
condition2 = data['amp'] > 1 # 振幅大于1
condition3 = yesterday_turnover > 0.26 # 昨日竞价换手大于0.26
selected_stocks = list(condition1 & condition2 & condition3 & data['code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股需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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