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、收盘价小于等于Boll(upper值)且大于Boll(mid值)的股票。
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，同时结合Boll指标可以找到当前价格相对于历史价格的位置。
有何风险？
单一指标筛选可能忽略了其它重要因素，如股票的基本面、流动性等。同时，Boll指标过于依赖历史价格数据，可能会忽略市场风险，也容易导致盲目追涨，需要注意股票的估值和市值。
如何优化？
可以加入其它重要指标，如股票的市盈率、净资产收益率、营收增长率、板块市场热度等，同时要注意市场的整体情绪和风险。Boll指标可以结合其他技术指标，如KDJ、RSI等指标一起综合考虑。
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、收盘价小于等于Boll(upper值)且大于Boll(mid值)的股票，并结合各种基本面指标、行业热点和政策利好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)
Boll(upper值)、Boll(mid值)均需自定义公式计算，这里不再列出。
收盘价小于等于Boll(upper值)且大于Boll(mid值)：IF(CLOSE<=Boll(UP),0,IF(CLOSE>Boll(MID),1,0))
综合筛选结果：IF(A AND B AND C AND D, 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())
# Boll指标
df_k_data = ts.get_k_data('000001', 'D')
df_k_data['Boll_UP'], df_k_data['Boll_MID'], df_k_data['Boll_LOW'] = abstract.BBANDS(df_k_data, timeperiod=20)
df_filtered_2 = df_filtered_1.merge(df_k_data[['date', 'Boll_UP', 'Boll_MID', 'Boll_LOW', 'close']], on='date', how='inner')
# 最终筛选结果
df_final = df_filtered_2[(df_filtered_2['close'] > df_filtered_2['Boll_MID']) & (df_filtered_2['close'] <= df_filtered_2['Boll_UP'])].sort_values('amount', ascending=False)['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？
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