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、周K线上穿30周线的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和基本面，其中振幅大于1可以找到波动性较大的股票，15分钟周期MACD绿柱变短可以反映股票的走势即将发生变化，周K线上穿30周线则是判断股票走势反转的较为重要的指标。通过综合以上指标，可以找到具备较好的投资潜力且基本面相对较为稳定的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在技术面和基本面方面指标过于片面和局限的问题，另外，振幅和涨幅等指标的判断标准可能存在主观性，容易产生缺陷。同时，周K线上穿30周线为较为典型的技术面指标，忽略了市场情绪等其他因素对股票走势的影响，因此需要综合考虑多方面的因素。
如何优化？
可以引入更多市场情绪指标，如资金流向、板块涨跌等指标，加强对市场情绪方面的考虑。同时，在判断振幅和涨幅等指标时，需要更加科学、客观地确定标准，避免主观因素对选股策略产生影响。针对周K线上穿30周线这一指标，可以考虑引入其他更加全面的技术面指标，如均线系统、KDJ等指标。
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、周K线上穿30周线的股票。
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)
周K线上穿30周线：IF(CROSS(MA(C, 30), C), 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_filted_by_amp = df_all[df_all['turnoverratio'] > 1]
# 15分钟周期MACD绿柱变短
df_k_data = ts.get_k_data('000001', '15')
df_k_data['MACD'], _, df_k_data['MACD_Hist'] = abstract.MACD(df_k_data, timeperiod_fast=12, timeperiod_slow=26, timeperiod_signal=9)
df_filtered_1 = df_filted_by_amp.merge(df_k_data[['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())
# 周K线上穿30周线
df_week_k = ts.get_k_data('000001', ktype='W')
df_week_k['MA_30'] = df_week_k['close'].rolling(window=30).mean()
df_week_k['MA_30_shift'] = df_week_k['MA_30'].shift(1)
df_week_k['cross'] = (df_week_k['MA_30'] > df_week_k['MA_30_shift']) & (df_week_k['close'] > df_week_k['MA_30'])
df_filtered_2 = df_filtered_1.merge(df_week_k[['date', 'cross']], on='date', how='inner')
df_filtered_3 = df_filtered_2[(df_filtered_2['short_macd']) & (df_filtered_2['cross'])]
df_filtered_4 = df_filtered_3.sort_values(by=['amount'], ascending=False)
# 输出结果
df_final = df_filtered_4[['code', 'name', 'trade', 'changepercent', 'open', 'high', 'low', 'volume', 'amount', 'circ_mv']]
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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