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、剔除昨日涨停的股票。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了股票的技术面和市场热度，同时剔除了昨日涨停的股票。振幅大于1、周线MACD在零轴之上可以判断股票的强势上涨和趋势方向，同时剔除昨日涨停可以避免过度热点和短期波动。通过此策略可以筛选出健康、趋势良好的股票。
有何风险？
本选股策略忽略了股票的基本面因素，可能因此存在一定的风险。同时，剔除昨日涨停的股票也可能在当天出现大幅上涨或者是错过了行情。
如何优化？
可以加入其他的技术指标如相对强弱指标、均线金叉等，来补充考虑更多的技术面。同时可以综合考虑基本面因素，如PE、市盈率、市净率等。可以根据实际情况动态调整选股策略，适当调整排除昨日涨停的原则。
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、剔除昨日涨停的股票。综合考虑其他技术面和基本面因素，选出更为健康的股票。
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)
剔除昨日涨停：
CAN_TS = NOT(XG(C, 1.10, 2))
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_hist_data(code)
if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 20:
continue
# 判断是否剔除昨日涨停
last_close = ts.get_hist_data(code, ktype='D', start=daily_data.index[-1], end=daily_data.index[-1])['close'].values[0]
if last_close * 1.1 >= daily_data['close'][-1]:
continue
# 判断振幅和MACD条件是否符合
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):
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、剔除昨日涨停的股票。可以通过此策略为投资者筛选出健康且稳定上涨的股票，对于投资有一定的参考作用。
## 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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