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、今日控盘大于21的股票。
选股逻辑分析
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上的股票。同时，考虑了今日控盘大于21的因素，控盘可以反映出股价强势上涨的可能性。通过加入今日控盘这一技术指标，可以更好地辅助判断该股票的短期趋势。
有何风险？
本选股策略仅考虑了技术面因素，没有考虑股票的基本面，存在挑选出估值不合理或盈利情况不佳的股票的可能。同时，今日控盘只是一个技术指标，也有可能出现虚假信号，投资者应该结合其他指标进行判断。
如何优化？
应该加入基本面因素，筛选符合估值优秀和盈利情况较好的股票。同时，应该综合考虑市场情况和概念板块等因素，选择合适的股票。此外，应该注意选股策略的适用性，今日控盘只是一个技术指标，投资者应该结合其他指标进行判断。
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、今日控盘大于21的股票，并加入基本面因素和市场情况等因素进行筛选。此外，应该注意选股策略的适用性，今日控盘只是一个技术指标，投资者应该结合其他指标进行判断。
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)
今日控盘大于21：
C>=O AND ((C-O)/((H-L)*1.0))>0.508 AND ((C-O)/((H-L)*1.0))<=1.0
python代码参考：
# 引入Tushare库
import tushare as ts
# 查询股票数据，根据条件筛选股票
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
# 获取股票数据
daily_data = ts.get_k_data(code)
if len(daily_data) < 21:
continue
# 筛选符合条件的股票
if (daily_data['high'] - daily_data['low']).mean() / daily_data['close'].mean() > 0.01 and \
(REF(MACD(daily_data['close'], 12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(daily_data['close'], 12, 26, 9), 1)) and \
(daily_data['close'][0] >= daily_data['open'][0]) and \
((daily_data['close'][0] - daily_data['open'][0]) / ((daily_data['high'][0] - daily_data['low'][0]) * 1.0) > 0.508) and \
((daily_data['close'][0] - daily_data['open'][0]) / ((daily_data['high'][0] - daily_data['low'][0]) * 1.0) <= 1.0):
selected_stocks.append(code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、今日控盘大于21的股票，并加入基本面因素和市场情况等因素进行筛选。
## 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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