问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、按今日竞价金额排序前5、今日均线向上发散。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样考虑了股票的活跃度、市场情绪和技术分析。振幅和竞价金额反映了股票的活跃度，均线向上发散可能反映市场情绪的好转，同时也可以通过均线的走向来挖掘股票的技术特性，筛选出趋势性强的股票。
有何风险？
该选股逻辑同样存在一定的风险，因为其仍然主要依赖于市场情绪和技术分析，忽略了公司的基本面因素、未来的成长空间以及市场的宏观因素等。此外，基于均线的策略容易受到短期的市场波动影响，难以进行长期的预测。
如何优化？
为了增强选股逻辑的稳定性和有效性，可以加入其他因素，如公司的基本面、财务指标、宏观经济因素等，同时需要加强对股票市场的深入研究和分析，随着市场的变化不断更新选股模型。
最终的选股逻辑
在综合考虑股票活跃度、市场情绪、技术特性、公司的基本面、财务指标、宏观经济因素等因素的基础上，选择出具有较好投资价值和成长空间的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
按今日竞价金额排序前5：REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5
今日均线向上发散：REF(MA(CLOSE, 5), 0) > REF(MA(CLOSE, 10), 0) > REF(MA(CLOSE, 20), 0)
该选股逻辑可以取AND符号连接以上三个条件。
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
data = data[data.code.str.startswith('6')] # 筛选沪市股票
condition1 = data['amo'] > 0 # 成交金额大于0
condition2 = REF(SORT_AMOUNT, 0) <= 5 # 今日竞价金额排名前5
condition3 = REF(MA(CLOSE, 5), 0) > REF(MA(CLOSE, 10), 0) > REF(MA(CLOSE, 20), 0) # 均线向上发散
selected_stocks = data[condition1 & condition2 & condition3]['code'].values
return selected_stocks[:n]
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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