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，且属于饮料酒进出口行业的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合运用技术面和行业面指标，选取相对表现优异的饮料酒进出口行业股票，同时关注短期股价走势，更有利于获得超额收益。
有何风险？
该选股策略仅关注短期技术面和行业面指标，没有充分考虑公司基本面因素，如财务状况、治理结构等，可能存在选择低质量的股票，同时，饮料酒进出口行业的整体表现也可能受市场环境的影响。
如何优化？
可以引入更多的行业面和基本面指标，如行业整体收益、估值水平、研发投入等，以更全面的视角选择优秀的股票，同时可结合宏观经济形势等因素，以更加明确股市走势，达到风险控制和超额收益的平衡。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，三个技术指标同时金叉，且属于饮料酒进出口行业的股票，在综合考虑市场情况、行业表现等多方面因素后，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)
MACD指标：DIFF, DEA, MACD(CLOSE, SHORT, LONG)
python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_stock_basics()
data = data[~data.index.str.startswith('300')] # 剔除科创板股票
ma5 = data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = data['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = data['close'].rolling(window=20).mean()
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) # 三条MA同时金叉
condition2 = data['amplitude'] > 1 # 振幅大于1
selected_industry = ['饮料制造', '啤酒饮料', '白酒']
selected_stocks = list(data[condition1 & condition2 & data.index.isin(ts.get_industry_classified()['code']) & ts.get_industry_classified()['c_name'].isin(selected_industry)].index)[:n]
return selected_stocks
result = get_selected_stocks(10)
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股需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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