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，现量大于1万手，开盘价高于前收盘价的公司进行选股操作。
选股逻辑分析
振幅、技术指标、现量和高开等均为选股时需要考虑的重要指标。其中，振幅可以直接反映出股票的波动情况，技术指标可以反映出股票的趋势走向，现量可以反映出市场热度，高开则表明投资者情绪积极，对股票有较高的买入热情。
有何风险？
该选股策略仍然以短期技术指标为主，忽略了股票的长期发展潜力和基本面情况，存在一定风险。此外，现量作为一个市场热度指标，可能因为市场的波动而造成一定的干扰，需要结合其他指标进行综合分析。
如何优化？
应该同时考虑股票的基本面情况、财务指标等综合因素，以及行业的发展前景等因素，进行综合比较和分析，才能有效判断该股票的长期投资价值。同时，可以进一步优化选股策略，例如加入逆势操作等策略，增加选股趋势的多样性。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，现量大于1万手，开盘价高于前收盘价的公司，同时结合公司的财务指标、行业发展前景等因素进行筛选。
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))
现量大于1万手：VOLUME > 10000
高开：OPEN > REF(CLOSE, 1)
选股公式：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & (VOLUME > 10000) & (OPEN > REF(CLOSE, 1))
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)
volume = data['volume']
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
high_open = data['open'] > data['pre_close']
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 = ma20 > ma120
condition3 = volume > 10000
condition4 = high_open
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
