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、股票均价站在五日均线之上的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略综合了技术面和基本面的因素，并在技术面中采用了三条MA金叉指标来判断股票的走势趋势，同时股票均价站在五日均线之上反映出其在短期内的强势表现。考虑到均线系统的时滞性，该指标能够保证选股的灵敏度和稳定性。
有何风险？
在市场情况异常时，该指标可能会导致选股结果不佳，因为均价站在五日均线之上并不代表着一定能够获得高收益，有时运用一些统计学方法和机器学习技术可能能够更好地优化选股结果。
如何优化？
可以考虑加入一些其他的技术指标、基本面因素等。在技术指标方面，可以加入以均线为基础的趋势指标，如MACD等；在基本面方面，可以加入一些财务指标，如EPS、ROE等，同时可以考虑市场情绪指标（如RSI、KDJ等）的加入，以全面考虑股票市场情况。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、三个技术指标同时金叉、股票均价站在五日均线之上，同时加入基本面和其他技术指标等因素，综合考虑股票的走势和市场情况，以取得更好的选股效果。
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))
均价站在五日均线之上：CLOSE > MA(CLOSE, 5)
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['trade'] > ma5) # 股票均价站在五日均线之上
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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