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、流通盘小于等于55亿股的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术面指标和基本面指标对股票进行筛选。振幅和MACD指标可以反映股票的市场表现和趋势性，而流通盘则可以反映股票的流通性和可投性。虽然该选股策略有一定优势，但也存在着一定的市场风险，如在人工干预、市场调整等不可预知因素影响下，筛选结果可能存在误差。
有何风险？
该选股策略忽略了公司的具体经营情况、行业市场情况、政策风险等因素影响，只基于技术面指标和基本面指标来筛选股票，因此存在着一定的局限性和风险。有的时候，短期内流通盘较小的股票可能存在价格短暂上涨而非企业增长资金回报的情况。此外，个股的表现也会受到市场环境、政策变化、公司信息披露等因素的影响，因而选择的股票具有较大的波动性以及可能的盈亏风险。
如何优化？
结合技术面与基本面，以及市场情况、政策等多种因素来筛选股票，以提高选股的准确性和效益。同时应考虑到流通市值的尺度性，不同股票的流通市值相对大小也影响到选股策略的效果，应根据实际市场情况适度调整。
最终的选股逻辑
本选股策略基于技术面指标和基本面指标，选择流通盘小于等于55亿元、振幅大于1、周线MACD在零轴之上的股票作为投资标的。同时，考虑到流通市值选择的尺度性，应结合公司具体经营情况、行业市场情况、政策风险等因素，加以综合考虑。
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)
流通市值小于等于55亿元：
CIRCULATINGSV <= 55
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
stock_data = ts.get_stock_basics(code)
# 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(12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(12, 26, 9), 1)) and \
(stock_data['circulating_mv'] <= 5500000000):
selected_stocks.append(code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略根据技术面和基本面指标，筛选出流通市值小于等于55亿，振幅大于1，周线MACD在零轴之上的股票作为投资标的。应结合公司具体经营情况、行业市场情况、政策风险等因素，加以综合考虑，以提高选股的准确性和效益。
## 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？
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