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、下午大单净流入的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在技术指标的基础上加入了资金面的条件。振幅和MACD等技术指标可以初步判断股票处于上涨趋势中，而下午大单净流入则更能反映筹码集中度和资金的活跃程度。通过这些指标进行综合筛选，可以初步锁定具有投资潜力的股票。
有何风险？
本选股策略同样存在较大的风险和局限，其中一个主要风险是技术面指标难以完全反映出公司基本面、行业景气等因素的影响。另外，大单流入和流出也经常受到非正常因素的影响，例如游资、资金盘操作等，需要进一步分析和量化。
如何优化？
可以加入基本面数据进行选股，例如通过公司营收、利润、市盈率等指标，进行筛选和排序。同时，在资金面的基础上，需要加强流通股本、换手率等因素的考虑，逐步建立更为全面和科学的选股体系。
最终的选股逻辑
本选股策略选取股票振幅大于1、周线MACD在零轴之上、下午大单净流入的股票，通过技术面指标和资金面的综合考虑，筛选出潜力股，并不断完善和优化选股逻辑，提高选股的准确性和稳定性。
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)
下午大单净流入：
(NET_AMOUNT_MAIN_5 > 0)
python代码参考：
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询当前所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件筛选股票
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
daily_data = pro.moneyflow_hsgt(ts_code=ts_code, trade_date='20220731')
if (daily_data.close / REF(daily_data.close,1) < 1.1) and (daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01 and daily_data.NetAmountMain5 > 0 and daily_data.tot_mv > 1e5 and daily_data.turnover_rate > 3 and daily_data.pe > 0:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
在选股逻辑中加入了下午大单净流入的条件，使用Tushare库获取股票数据，在选股条件的基础上加入资金面的因素，筛选出具有潜力的股票。优化时需要注意风险控制，减少技术面、资金面因素对于选股判断带来的误差。
## 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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