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并且周线红柱的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了市场波动性和技术面指标，选择振幅较大、均价站在五日均线之上并且周线呈现红柱（即上涨状态）的股票进行投资。这个策略更加关注了股票的技术走势，选择有一定上升趋势的股票进行投资。
有何风险？
该选股策略同样忽略了公司的基本面和市场情绪等因素，可能存在一定的局限性。同时，周线红柱并不一定就意味着接下来股票就会持续上涨，也有可能出现突然的下跌。
如何优化？
可以进一步结合市场情况和公司基本面等因素，对股票进行全面分析。同时，也可以对技术指标进行更深入的研究和分析，探索更加精准的选股策略。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、均价站在五日均线之上并且周线出现红柱的股票进行投资，并结合其他指标进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
周线红柱指标：选取MACD指标中DEA线和MACD线都在0轴以上的周线，且MACD柱子变为红色的情况。通达信指标公式代码如下：
HSL:=(2*EMA(CLOSE,12)-EMA(EMA(CLOSE,12),12))*100/EMA(EMA(CLOSE,12),12);
DIFF:=EMA(HSL,26)-EMA(HSL,101);
DEA:=EMA(DIFF,9);
VAR DIFF:=REF(DIFF,1);
VAR DEA:=REF(DEA,1);
VAR MACD:=2*(DIFF-DEA),COLORSTICK;
IF MACD>DIFF THEN
COLORSTICK:=RGB(255,0,0)
ELSE
COLORSTICK:=RGB(0,255,0);
python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_selected_stocks():
data = ts.get_hist_data('all')
data = data[['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
data['ma5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data = data[data['ma5'] <= data['close']]
data['amplitude'] = (data['high'] - data['low']) / data['pre_close']
data = data[data['amplitude'] >= 0.01]
selected_stocks = []
for code in data.index:
hist_data = ts.get_k_data(code, ktype='W')
if len(hist_data) < 2:
continue
macd = (hist_data['close'].ewm(span=12).mean() - hist_data['close'].ewm(span=26).mean()).ewm(span=9).mean()
diff = macd - macd.shift()
if diff.iloc[-1] > 0 and macd.iloc[-1] > 0:
if hist_data.iloc[-1]['close'] > hist_data.iloc[-2]['close']:
selected_stocks.append(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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