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，（昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2进行选股。
选股逻辑分析
选股逻辑同样以技术指标为依据，同时加入了昨日和今日成交数据的比较。通过振幅反映市场波动，在三个技术指标同时金叉的情况下，判断成交量是否合适来进行选股操作。
有何风险？
该选股策略同样存在技术指标过于片面的问题，只通过简单比较昨日和今日成交量来判断是否符合条件，很容易导致错误结果。同时，振幅指标和三个技术指标都是短期指标，对长期投资并不友好。
如何优化？
可以结合基本面分析，综合考虑成交量、市场趋势等多个因素，减少选股的风险。可以结合长期指标进行选股，如均线指标、MACD指标等，减少短线波动对选股结果的影响。
最终的选股逻辑
根据振幅大于1，三个技术指标同时金叉，同时综合成交量、市场趋势等多重因素进行选股操作。
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))
昨日换手率：TURNOVERRATIO
今日竞价成交量：OPENINTEREST
昨日成交量：VOL
选股公式：(TURNOVERRATIO * (OPENINTEREST / VOL)) > 0.5 & (TURNOVERRATIO * (OPENINTEREST / VOL)) < 2
指标中的N、N1、N2、N3可根据实际情况进行调整。
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()
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
turnover_ratio = data['turnoverratio']
open_interest = data['open']
vol = data['volume']
condition1 = (ma5 > ma10) & (ma10 > ma20) & (amplitude > 0.01) # 三条MA同时金叉和振幅大于1
condition2 = (turnover_ratio * (open_interest / vol)) > 0.5 & (turnover_ratio * (open_interest / vol)) < 2 # 昨日换手率和今日成交量条件
selected_data = data[condition1 & condition2].iloc[:n].sort_values(by='turnoverratio', ascending=False)
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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