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、昨日股价大于250日均线的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略融合了技术指标和均线分析两种方法，找到了股价在过去的平均价格上方的股票。同时，也考虑到股价波动的情况，通过振幅指标筛选出波动性较大、适合短期交易的股票。
有何风险？
在市场行情出现大起大落的情况下，该选股策略对于股票的选择可能不够理想，不能够充分利用市场机会；同时，该选股策略缺少对于行业、基本面等方面的分析，不能够考虑股票所处行业的发展前景与风险等因素。
如何优化？
优化选股策略，可以考虑增加其他技术指标，如MACD指标、KDJ指标等，以提高选股的准确性。同时，可以增加基本面、行业分析等，以更加全面地评估股票的投资价值。此外，在选择股票过程中，也应避免过于依赖技术指标的数据，增加理性分析的成分。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、三个技术指标同时金叉、昨日股价大于250日均线的股票，同时添加行业、基本面等因素进行全面评估，以减少错误选股的情况。
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))
昨日股价：REF(CLOSE, 1)
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['close'] > data['ma250']) & (data['close'] > data['close'].shift(1)) & (data['close'].shift(1) > data['ma250']) # 昨日股价大于250日均线
selected_stocks = list(data[condition1 & condition2].loc[:, 'code'])[:n]
return selected_stocks
result = get_selected_stocks(10)
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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