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、买一量大于卖一量三个主要条件作为选股标准，以查找同时具备技术面和市场情绪因素，拥有强劲上涨趋势、信号强度和市场热度的个股。选出的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略主要基于技术面和市场情绪因素进行筛选，选取了振幅大于1、周线MACD在零轴之上、买一量大于卖一量三个条件作为主要选股标准。相比于仅考虑技术面指标或者只涉及市场情绪的选股方法，该选股策略更加全面有效。振幅大于1意味着个股有较大的波动性，周线MACD在零轴之上预示着个股有一定的上涨势头，买一量大于卖一量则体现了市场热度，反映了多头力量的增强，预示着可能有较大的上涨空间。该选股策略选出的标的具备较好的技术面指标和市场情绪，应具备较好的上涨潜力。
有何风险？
选股条件基于技术面和市场情绪因素，但无法确保股票市场变化和政策变化对投资标的的影响。技术面指标与市场情绪的匹配程度、行业发展变化等因素都有可能导致策略执行效果下降。同时，个股波动性较大，存在一定投资风险。
如何优化？
建议在选股条件中加入其他技术面和基本面指标，通过多因素分析，更全面地反映标的的价值面。选股条件应该兼顾技术面和市场情绪，尽可能从多个角度考虑标的的上涨潜力和安全性。
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、买一量大于卖一量等条件作为主要选股标准，同时应该兼顾其他技术面和基本面指标，以筛选出技术面、市场情绪优秀的个股，同时建议关注市场环境、政策、行业前景等因素，全方位分析，形成完整的选股体系。
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)
买一量大于卖一量：
B1_VL > ASK1_VL
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
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date='20220301', end_date='20220331')
if ts_code.startswith(('00', '30')) and \
(weekly_data.high - weekly_data.low).mean() / weekly_data.close.mean() > 0.01:
macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(weekly_data.close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if (macd[-1] > 0) and (macd_signal[-1] > macd_signal[-2]) and (macd_signal[-2] > 0):
# 获取股票的实时买卖盘数据
realtime_data = pro.query('stock_basic', fields='ts_code,b1_v,b1_vl,a1_v,a1_vl',
params={'ts_code': ts_code, 'fields': 'ts_code,b1_v,b1_vl,a1_v,a1_vl'})
if realtime_data['b1_vl'][0] > realtime_data['a1_vl'][0]:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略使用Tushare库获取股票数据和实时买卖盘数据，并使用TA-Lib库的函数进行选股筛选条件的计算。在选股策略的后续优化中，建议加入更多因素和补充指标，在技术面、市场情绪和基本面的基础上，充分考虑市场环境、运作进程和预期变化等因素，形成更加完整的选股体系。
## 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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