问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上、前两天的MACD小于0的股票进行投资。
选股逻辑分析
此选股策略结合了股票的波动性、技术面及近期的走势，选出能够短期反弹或长期上涨的股票。因为股票振幅大且均价稳定、前两天的MACD小于零，可以反映出股票的短期走势和长期趋势的变化。所以符合上述三个条件的股票可以具有投资价值。
有何风险？
此选股策略可能会盲目追涨，因为在股票处于长时间涨势中时，MACD可能在前两天小于0，但是该股仍然有可能下跌导致风险。另外，选股时只考虑了技术面的指标，忽略了股票的基本面和市场情绪等因素。
如何优化？
在选择股票时，应该结合股票的基本面状况进行分析，同时还要关注市场趋势变化和流动性等因素，建立针对个人投资者的风险管理体系，保持投资的安全和盈利收益。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上、前两天的MACD小于0的股票进行投资，同时要充分了解公司的基本面情况，并建立风控体系，保持稳定盈利。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：AMO
均价指标：MA(CLOSE,5)
MACD指标：MACD(12,26,9)
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
import talib
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks():
data = ts.get_today_all()
data = data[data['turnoverratio'] > 1]
ma5 = data['trade'].rolling(window=5).mean()
condition1 = ma5 > data['trade']
today = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
before_yesterday = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=2)).strftime('%Y-%m-%d')
data['macd'], data['macdsignal'], data['macdhist'] = talib.MACD(data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
condition2 = data[data['macd'] < 0][['code']]
selected_stocks = list(condition1 & condition2 & condition3['code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股需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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