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以及流通市值大于100亿元进行选股操作。
选股逻辑分析
此选股逻辑尽量综合考虑了股票价格波动、趋势走向以及流动性等因素，同时对市值进行了限制，以便于选择具备较高市场竞争力的股票。
有何风险？
此选股策略相较于前一个选股策略有所改进，但仍然存在过度依赖技术指标等缺点，同时市值的限制也可能忽略了一些小市值高优质股票，存在选股精度不足的风险。
如何优化？
可以适当加入一些基本面分析指标，例如PE、PB等指标，并剔除掉一些财务指标不良的公司。此外，可以考虑加入风格因子或者板块因子等辅助选择的方法，以提高选股效率。
最终的选股逻辑
综合考虑振幅大于1，三个技术指标同时金叉以及流通市值大于100亿元的情况，并结合公司的基本面情况、行业前景等因素进行选股。
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))
振幅大于1：AMO>1
流通市值大于100亿元：CIRC**>=100
选股公式：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & (AMO>1) & (CIRC**>=100) & SELECT_RANK('资金流向.rank', 0, 100)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
ma120 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=120)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
circ = data['totals'] * data['outstanding'] / 100000000
condition1 = talib.CROSS(data['close'], talib.MA(data['close'], timeperiod=5)) & talib.CROSS(talib.MA(data['close'], timeperiod=5), talib.MA(data['close'], timeperiod=10)) & talib.CROSS(talib.MA(data['close'], timeperiod=10), talib.MA(data['close'], timeperiod=20))
condition2 = amplitude > 1
condition3 = circ > 100
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3]
selected_data = selected_data.sort_values(by='trade', ascending=False).iloc[:n, :]
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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