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在零轴之上和资金强度由大到小作为选股标准，以查找有上涨潜力的股票。选出的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术面和资金面进行选股，选取了振幅大于1、周线MACD在零轴之上和资金强度由大到小作为主要的选股条件。振幅大于1意味着股票有较大的波动性，同时周线MACD在零轴之上预示着股票有一定的上涨势头，而资金强度由大到小的条件则代表这些股票的资金流入情况良好，市场人气较高，有较大的上涨潜力。
有何风险？
本选股策略过于依赖技术面和资金面，未充分考虑公司基本面和行业趋势等因素，可能存在选股偏差的风险。同时，资金强度顺序的选股方式也可能存在因时间不同而出现误判的问题。
如何优化？
建议在选股条件中加入更多的因素，如公司基本面和行业趋势等因素，以更全面地评估股票的价值。同时，应充分考虑资金流动性，如果选股只依赖历史数据而不考虑实时信息，可能会产生投资偏差。在实际操作时，建议考虑资金量、资金流入/流出关系、分红和公司治理等因素。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上和资金强度由大到小作为主要的选股条件，找到基础面和技术面结合的个股。在选出股票之后，建议结合公司基本面和行业趨勢等信息，如有需要再进行其他指标的筛选。
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)
资金强度由大到小：
(REGBETA(IABS(BUY - SELL), VOLUME, 15) * 100) < 0
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
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220301', end_date='20220331')
if ts_code.startswith(('00', '30')) and \
(daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01:
macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(daily_data.close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
buy_volume = daily_data[daily_data.pct_chg > 0].volume
sell_volume = daily_data[daily_data.pct_chg < 0].volume
reg_beta = talib.LINEARREG_SLOPE(talib.ABS(buy_volume - sell_volume), timeperiod=15)
if macd[-1] > 0 and macd[-2] < 0 and reg_beta < 0:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略使用Tushare库获取股票数据并进行筛选，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，在技术面和基本面的基础上充分考虑公司治理、流通性、市场预期和宏观经济环境等因素，形成完整的选股体系。
## 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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