问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿的主板股票中，筛选出周线MACD在零轴之上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在技术面条件上增加了MACD指标的考虑，同时限定了市值和流动性的范围，筛选出品质较高、流动性较好的股票，适用于长期投资策略。但是，该逻辑仅关注技术面的特征，未考虑基本面和市场热点等因素，可能带来一定的选择误差。
有何风险？
该选股逻辑仅基于技术面特征进行选股，与基本面和市场热点等因素无关，可能无法准确识别出具有较好走势的股票，具有较大的误导性。此外，MACD在零轴之上不一定代表股票长期上涨，可能存在短期收益风险。
如何优化？
可以结合多种技术指标和基本面指标，避免单一的技术面特征带来的误导。同时，可以给予市场热点判断和分析优先级，以更贴近市场大趋势和热点，提高选择精度。对于MACD零轴之上的股票，在均线趋势符合的情况下，可以结合量能、KDJ等指标进行分析，加强趋势识别，提高选股精度。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿的主板股票中，筛选出周线MACD在零轴之上的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件：(TURNOVERRATE > 3) AND (TURNOVERRATE < 12) AND (CIRCULATION_VALUE > 5000000000) AND (CIRCULATION_VALUE < 10000000000) AND (WEEKLYMACD > 0 )
其中，TURNOVERRATE表示换手率，CIRCULATION_VALUE表示流通市值，WEEKLYMACD表示周线MACD。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, market: str = '主板') -> List[str]:
selected_stocks = list(data.query('market == @market and \
turnoverrate > 3 and turnoverrate < 12 and \
5000000000 < circulation_value < 10000000000 and \
weeklymacd > 0') \
.index.get_level_values(0))
return selected_stocks
其中，通过pandas对数据进行筛选，将基本面和技术面进行比较，并在MACD指标上进行条件限制，查询出符合条件的股票，然后返回符合条件的股票列表。
## 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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