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，集中度在70%以下20%以上的公司进行选股操作。
选股逻辑分析
相较于前一个选股逻辑增加了集中度的考量，集中度是指公司股权比例的集中情况，具有较高的参考价值，可以反映公司治理结构的合理性和稳定性。
有何风险？
集中度仅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？
除了关注公司的技术指标、财务数据等重要的参考指标外，应结合市场行情、宏观经济等因素基础上，进一步综合考虑公司治理结构、行业前景等因素，确定更为合理的选股策略。
最终的选股逻辑
振幅大于1，三个技术指标同时金叉，集中度在70%以下20%以上的公司符合要求，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))
集中度判断：(COUNT(IF(HOLDSUM(ABS(VOL) * CLOSE) / CAPITAL <= 0.7, 1, 0), 250) / 250) >= 0.2
选股公式：(CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3))) & ((COUNT(IF(HOLDSUM(ABS(VOL) * CLOSE) / CAPITAL <= 0.7, 1, 0), 250) / 250) >= 0.2)
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']
capital = data['totals'] * data['trade'] #计算总股本
concentration = talib.SUM(talib.ABS(data['vol']) * data['trade'], timeperiod=250) / capital #计算集中度
#判断集中度和企业规模是否符合要求
condition3 = data['mktcap'] >= 2
condition2 = (concentration <= 0.7) & (concentration >= 0.2)
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01)
selected_data = data[condition1 & condition2 & 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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