选股逻辑
选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、换手率在3%-12%之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于振幅、技术指标和换手率，以筛选出价格波动较大、技术面指标向好，且换手率适中的股票，能够寻找到有一定投资价值的个股，具有一定的参考价值。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：1）未考虑基本面等其他因素对股票走势的影响；2）MACD指标可能存在滞后性；3）可能会筛选出低流通市值、低市值、新股等潜在风险较高的股票。
如何优化？
优化方案包括：1）加入其他技术指标如KDJ、RSI等，以综合判断股票走势；2）考虑市场趋势及基本面等因素对股票的影响；3）对筛选结果进行进一步筛选，加强风险控制，以获取更多有效信息。
最终的选股逻辑
选股条件包括：振幅大于1、15分钟周期MACD绿柱变短、换手率在3%-12%之间。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：IF(AMP > 1,1,0)
15分钟周期MACD绿柱变短：IF(BARSLAST(MACD() < 0 AND MACD() > REF(MACD(), 1)), 1, 0)
3%-12%换手率： IF(TURNRATE > 3 AND TURNRATE < 12, 1, 0)
综合筛选结果：IF(A AND B AND C,1,0)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 振幅大于1筛选
df_all = ts.get_today_all()
df_amp = df_all[df_all['turnoverratio'] > 1]
# 15分钟周期MACD绿柱变短筛选
df_k_data = ts.get_k_data('000001', '15')
df_k_data['DIF'], df_k_data['DEA'], df_k_data['MACD'] = talib.MACD(df_k_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df_filtered = df_amp.merge(df_k_data[['date', 'MACD']], on='date', how='inner')
df_filtered['short_macd'] = (df_filtered['MACD'] < 0) & (df_filtered['MACD'] > df_filtered['MACD'].shift())
df_filtered = df_filtered[df_filtered['short_macd']]
# 换手率在3%-12%之间筛选
df_filtered = df_filtered[(df_filtered['turnoverratio'] >= 3) & (df_filtered['turnoverratio'] <= 12)]
# 输出结果
df_final = df_filtered[['ts_code', 'name', 'trade', 'changepercent', 'open', 'high', 'low', 'volume', 'turnoverratio']]
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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