问财量化选股策略逻辑
本选股策略在振幅大于1和今日最大跌幅在-5%与-4%之间的基础上，加入了周线MACD在零轴之上的条件，选取符合条件的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略除了考虑了技术面上股价波动的表现，还加入了股票的长期趋势判断，以便选取具有较好增长性的股票。但仍然过于强调技术面，没有考虑基本面因素等。
有何风险？
本选股策略可能会错失可持续增长性强但估值较高的股票，或者过于依赖技术面，而忽视了公司的基本面表现等。
如何优化？
本选股策略可以考虑加入基本面因素的判断，并综合考虑股票的长期增长性和投资价值等因素，并可结合其他主流理论进行优化，如价值投资、成长投资等。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅小于-4且大于-5；
- 周线MACD在零轴之上。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：VOL>0 AND LLV(LOW,1)<REF(CLOSE,1) AND REF(CLOSE,1)*1.02<=OPEN AND ((CLOSE-OPEN)/OPEN)*100<=0.02 AND C>REF(C,1) AND MACD()>0 AND WEEK
python代码参考
import tushare as ts
# 选取满足条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')[-3:]
macd = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='W')['macd'].iloc[-1]
if len(k_data) == 3 and macd > 0:
if k_data.iloc[-1]['volume'] > 0 and \
k_data.iloc[-2]['low'] < k_data.iloc[-3]['close'] and \
k_data.iloc[-3]['close']*1.02 <= k_data.iloc[-2]['open'] and \
(k_data.iloc[-2]['close']-k_data.iloc[-2]['open'])/k_data.iloc[-2]['open']*100 <= 2 and \
k_data.iloc[-1]['close'] > k_data.iloc[-2]['close']:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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