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、流通盘小于等于55亿股。
选股逻辑分析
振幅大于1可以找到波动性较大的股票，15分钟周期MACD绿柱变短可以反映出股票的走势即将发生变化，流通盘小于等于55亿股可以筛选出一些小盘股，容易被市场低估而获得较高的收益。通过这些指标的筛选，可以找到波动性较大、走势变化、市值较小的个股。
有何风险？
流通盘小于等于55亿股的个股往往是小盘股，具有较高的风险。同时，振幅大而市值小的个股也很有可能是次新股或业绩不佳的公司，应注意风险控制。
如何优化？
可以结合其他指标进行选股筛选，例如市净率、市盈率、股息率等基本面指标，以及各种形态指标和均线指标等技术面指标。同时，可以将选股条件调整为成长性股票，例如近期业绩持续增长、行业前景较好等。
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、流通盘小于等于55亿股，并结合其他基本面和技术面指标等因素进行综合分析。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：IF(HIGH - LOW > 1, 1, 0)
15分钟周期MACD绿柱变短：IF(BARSLAST(MACD() < 0 AND MACD() > REF(MACD(),1)), 1, 0)
流通盘小于等于55亿股：IF(CIRCULATINGSKYZ <= 5500000000, 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
from talib import abstract
# 获取所有股票数据
df_all = ts.get_today_all()
# 振幅大于1
df_filtered_by_amp = df_all[df_all['turnoverratio'] > 1]
# 15分钟周期MACD绿柱变短
df_k_data_15 = ts.get_k_data('000001', '15')
df_k_data_15['MACD'], _, df_k_data_15['MACD_Hist'] = abstract.MACD(df_k_data_15, timeperiod_fast=12, timeperiod_slow=26, timeperiod_signal=9)
df_filtered_1 = df_filtered_by_amp.merge(df_k_data_15[['date', 'MACD_Hist']], on='date', how='inner')
df_filtered_1['short_macd'] = (df_filtered_1['MACD_Hist'] < 0) & (df_filtered_1['MACD_Hist'] > df_filtered_1['MACD_Hist'].shift())
# 流通盘小于等于55亿股
df_filtered_2 = df_filtered_1[df_filtered_1['CIRCULATINGSKYZ'] <= 5500000000]
# 最终筛选结果
df_final = df_filtered_2[df_filtered_2['short_macd']]['code']
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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