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、今日均线向上发散的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要关注技术面指标，振幅和MACD等指标可以帮助我们评估股票技术面的走势和强度；而通过关注均线走势，可以初步判断股票的趋势和潜在涨幅。
有何风险？
本选股策略同样存在一些风险。例如，仅通过技术面指标等方面来筛选，忽略了股票的基本面和宏观经济环境等因素的影响。
如何优化？
可以加入更多的指标，例如基本面数据和市场情绪指标等，对选股策略进行完善和优化。同时，需要注意不同指标的权重和有效性，不同指标的结果可能存在冲突和误判，需要加强模型的鲁棒性和稳定性。
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、今日均线向上发散的股票，通过技术面的综合考虑，筛选出具有投资潜力的股票，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)
今日均线向上发散：
MA(CLOSE,5) > MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10) > MA(CLOSE,20) AND MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,30)
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.daily(ts_code=ts_code, start_date='20000101', end_date='20220731')
if (daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01 and REF(MACD(12,26,9),1) > REF(MACDSIGNAL(12,26,9),1) and MA(CLOSE,5) > MA(CLOSE,10) and MA(CLOSE,10) > MA(CLOSE,20) and MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,30):
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
在选股逻辑中加入了今日均线向上发散的条件，使用Tushare库获取股票数据，在选股条件的基础上加入均线走势因素，筛选出具有潜力的股票。优化时需要注意根据实际情况加入更为全面和科学的指标和数据源，进一步完善选股逻辑和风险控制。
## 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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