问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括三个部分：
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第一个条件是60分钟 dma(ddd 值) >= dma(ama 值)，这是基于技术分析中的趋势判断，如果60分钟 dma 值大于 ama 值，说明短期内市场上涨的趋势较强。
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第二个条件是分时换手率前二个，这表示这只股票在当天的交易过程中，换手率较高，表明市场对该股票的关注度高。
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第三个条件是突破10均线，这是基于技术分析中的支撑和阻力判断，如果股票价格突破了10日均线，那么可能会继续向上运行。
选股逻辑分析
以上三种条件都有其合理性，第一条可以筛选出市场热点；第二条可以筛选出投资者较为关注的股票；第三条可以筛选出有潜力的股票。
然而，该策略也存在一些风险。首先，技术指标只是辅助工具，不能完全依赖，过于依赖可能会导致误判。其次，股价的波动受到多种因素的影响，单一的技术指标可能无法覆盖所有的情况。最后，市场走势会受到政策、经济等多种因素的影响，单纯的技术指标可能无法准确预测市场的走势。
如何优化？
为了减少上述风险，我们可以结合基本面分析来优化选股策略。例如，我们可以通过研究公司的财务报表、行业发展趋势等信息，来了解公司的真实价值和未来的发展前景。
此外，我们还可以通过构建多元化的投资组合，来分散风险。例如，我们可以同时投资于多个行业的股票，或者同时投资于不同类型的资产（如股票、债券、现金等）。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我们可以得出以下的选股逻辑：
df = df[df['D1_dma_60'] > df['D1_ama_60']] # 满足第一条条件
df = df[df['D2_daily_volume'] <= df['D2_daily_volume'].quantile(0.9)] # 满足第二条条件
df = df[df['Close'] > df['MA10']] # 满足第三条条件
常见问题
以下是一些可能的常见问题：
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什么是dema和ama？
dmf（dynamic moving average，动态移动平均线）是一种基于时间序列数据计算移动平均线的方法，它可以随着时间的推移自动调整参数。ama（average true range
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。