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，深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11进行选股操作。
选股逻辑分析
相较于前一个选股逻辑增加了市盈率和市净率的考量，市盈率和市净率是衡量公司投资价值的重要指标，能够进一步提高选股的有效性和准确性。
有何风险？
市盈率和市净率只能从历史数据来判断，未来可能会有严重的市场情况和政策变化等不确定因素的影响。因此，在股票选择时，应谨慎选择需要对相关数据进行综合比较，并确定一个合理的区间范围进行筛选。
如何优化？
企业性质可以考虑增加指标，如企业规模、公司治理等，结合基本面、行业走势等综合考虑，更为全面地筛选出高性价比的股票。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11符合要求，结合市场情况等因素确定选股操作。
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))
市盈率和市净率条件判断：PE > 0 and PE < 29.01 and PB > 0 and PB < 3.11
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & (PE > 0 and PE < 29.01 and PB > 0 and PB < 3.11)
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']
#判断市盈率和市净率是否符合要求
condition3 = (data['pe'] > 0) & (data['pe'] < 29.01) & (data['pb'] > 0) & (data['pb'] < 3.11)
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01)
selected_data = data[condition1 & condition3].sort_values(by='trade', ascending=True).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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