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，并且竞价涨幅在-2%到5%之间的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑加入了竞价涨幅这一因素，对振幅和技术指标筛选的股票进一步进行了过滤，既能够考虑市场行情，又能够借助技术指标选取合适的股票。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了市场行情和技术指标，没有考虑其他因素如公司基本面等对股票选取的影响。同时，在短期内仅考虑竞价涨幅或易变的涨跌幅，可能存在一定的误差。
如何优化？
除了振幅、技术指标和涨跌幅等因素，应该综合考虑公司基本面、市场环境等多重因素，进行综合分析。并且，应该增加股票投资的持有期，避免因为短期波动而导致的投资回报上的损失。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、三个技术指标同时金叉，并且竞价涨幅在-2%到5%之间的股票进行投资，同时综合考虑公司基本面、市场环境等多重因素选取前N只股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
MA指标：MA(CLOSE, N)
竞价涨幅：(OPEN - PRECLOSE) / PRECLOSE * 100
KDJ指标：KDJ(9,3,3)
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) # 三条MA同时金叉
condition2 = data['amo'] > 1 # 振幅大于1
condition3 = (data['open'] - data['pre_close']) / data['pre_close'] * 100 > -2 # 竞价涨幅大于-2%
condition4 = (data['open'] - data['pre_close']) / data['pre_close'] * 100 < 5 # 竞价涨幅小于5%
selected_stocks = list(data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4].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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
