问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上以及三个技术指标同时金叉的股票，以筛选出上涨势头较强的股票。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了技术面的多个因素，以振幅大于1、周线MACD在零轴之上和三个技术指标同时金叉为选股标准。振幅和MACD指标反映了市场情绪和方向，而技术指标相互印证能够反映出市场中的成交量、势能和趋势变化等要素。该选股策略较为细致，能够快速准确地选出一些有潜力的股票。
有何风险？
本选股策略同样忽略了公司的基本面等其他因素，同时只从技术面进行筛选，可能存在一定的投资风险和认知误差。同时，技术指标并不能完全预测市场走势，选股结果也并不一定准确。此外，过度仰仗技术指标，而忽略了市场情绪、资金流向等多方面因素也可能会带来不确定性。
如何优化？
可以在继续考虑技术面因素的基础上，进一步加入基本面和市场情绪因素等多方面因素进行综合筛选。如加入公司财务指标、行业趋势、股权结构等各种因素来补充、优化选股策略。同时，建议通过搭建量化选股模型或人工智能模型等技术手段，提高选股效率和准确性。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上以及三个技术指标同时金叉的股票，可以在此基础上继续优化策略，加入更多因素进行综合筛选。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
周线MACD在零轴之上：
(REF(MACD(12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(12, 26, 9), 1)) AND (MACD(12, 26, 9) > 0)
三个技术指标同时金叉：
CROSS(MA(CLOSE, 5),MA(CLOSE,10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10),MA(CLOSE,20)) AND CROSS(MA(CLOSE, 20),MA(CLOSE,30))
python代码参考：
# 引入Tushare库和TA-Lib库
import tushare as ts
import talib
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220630')
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220630')
if (daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01 and weekly_data.iloc[-1]['close'] > weekly_data.iloc[-1]['ma30'] and talib.CROSS(talib.MA(daily_data.close, timeperiod=5),talib.MA(daily_data.close, timeperiod=10))[-2] and talib.CROSS(talib.MA(daily_data.close, timeperiod=10),talib.MA(daily_data.close, timeperiod=20))[-2] and talib.CROSS(talib.MA(daily_data.close, timeperiod=20),talib.MA(daily_data.close, timeperiod=30))[-2]:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
同样使用Tushare库获取股票数据，并使用TA-Lib库的函数进行选股条件的计算。在优化本选股策略时，建议加入更多因素和补充指标，在技术面、基本面、市场情绪和资金流向等多重因素的基础上，形成更加完整和准确的选股体系。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
## 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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