问财量化选股策略逻辑
选取MACD强势、价格低于12元、股票代码以60开头的股票作为投资标的。该策略选股逻辑同时考虑了技术面指标和股票编码等因素，可以在市场中选出具有一定优势的标的。
选股逻辑分析
选股逻辑关注了技术面指标、股价水平和股票编码等因素。MACD反映出投资标的的强势程度，价格低于12元的股票更具有投资价值，同时通过限制筛选股票的编码以60开头，可以有效避免选取过于普遍的股票，选择相对比较独特的标的。
有何风险？
该选股策略忽略了股票基本面、市场整体趋势等因素，可能会导致选股风险和回报表现不稳定。同时，通过对股票代码进行筛选，可能会忽略掉某些投资潜力较好的股票，使得投资标的范围过于狭窄。
如何优化？
可以加入更多的技术面指标和基本面指标，结合股票代码筛选，综合考虑股票的投资价值和市场趋势，做到更全面、细致地分析股票。同时可以根据股市情况和投资需求对筛选条件进行动态调整，减小投资风险。
最终的选股逻辑
选取MACD强势、价格低于12元、股票代码以60开头的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
// MACD指标
MACD(12,26,9) > 0 AND // MACD零轴以上
// 价格低于12元
CLOSE < 12 AND
// 股票代码以60开头
LEFT(CODE,2) = "60";
// 以上代码表示MACD强势，价格低于12元，股票代码以60开头的股票符合选股要求
Python代码参考
在获取股票历史数据之后，可以使用如下代码实现：
from datetime import datetime, timedelta
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime("%Y-%m-%d")
df = get_history_data(stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
df = df[(df['close'] < 12) & (df['MACD'] > 0)]
df['code_head'] = [code[0:2] for code in df['code']]
df = df[df['code_head'] == '60']
df = df.sort_values(by='hot', ascending=False)
print("Selected:", list(df['name']))
其中，选股所需的MACD和价格可以参考上文公式中的设定。同时加入了股票代码的头部筛选条件，筛选出股票编码以60开头的股票。最终，使用Pandas进行数据筛选，按照个股热度从大到小排序，使用list输出选出的股票名称。
## 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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