问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、机构抄底、周线MACD在零轴之上。在每周收盘后选股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了价格波动性、机构投资情况与技术指标关系等因素。通过选择近期股价波动较大、机构投资者认为价值合理，且技术指标MACD处于持续走高的状态，可以发现有较强的买入信号。同时，这个策略适用于中长期投资策略。
有何风险？
该选股策略主要考虑了市场波动、机构投资情况和技术指标关系等因素，但忽略了其他因素如公司基本面情况等，有可能会产生一定的误判风险。
如何优化？
可以通过综合考虑价格波动性、机构投资情况、技术指标以及公司基本面等因素进行综合评估，以提高选股的准确性和投资价值。此外，可以根据投资者的风险偏好和投资策略，调整振幅、机构抄底和MACD指标等筛选条件的限制，以适应不同的投资需求。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1（SYNJZ('AMO', 5) >1）、机构抄底（ORG_PARTICIPATE_RATE > 30）、周线MACD在零轴之上（MACD('W', 12, 26, 9) > 0）。在每周收盘后选股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 5) > 1;
机构参与度：ORG_PARTICIPATE_RATE > 30;
周线MACD在零轴之上：MACD('W', 12, 26, 9) > 0;
最终选股条件：SYNJZ('AMO', 5) >1 and ORG_PARTICIPATE_RATE > 30 and MACD('W', 12, 26, 9) > 0。
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
condition1 = SYNJZ('AMO', 5) >1 # 振幅大于1
condition2 = ORG_PARTICIPATE_RATE > 30 # 机构抄底
condition3 = MACD('W', 12, 26, 9) > 0 # 周线MACD在零轴之上
weekly_data = ts.get_weekly() # 获取所有股票的周线数据
weekly_data = weekly_data.dropna() # 去除空值
selected_data = weekly_data[condition1 & condition2 & condition3] # 筛选符合条件的股票
selected_stocks = selected_data['code'].values.tolist() # 获取股票代码
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股可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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