选取振幅大于1、MACD零轴以上的股票，并按个股热度从大到小

选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上的股票，并按个股热度从大到小排序。

选股逻辑分析

振幅大于1代表着较大的波动性，MACD零轴以上代表有良好的买入信号，而按热度排序则可以选出市场比较热门的股票。这样的选股逻辑可以选出较短期内有较大变动，且市场相对青睐的股票。

有何风险？

类似于短线投机，该选股方式未考虑股票的基本面和行业前景等因素，可能会出现误判个别股票的情况，而且市场热度可能会因被外在因素影响而发生变化。

如何优化？

可以考虑综合考虑股票的基本面和行业前景等因素，根据行业和市场热度等因素进行筛选。此外，选择相对稳健的股票进行操作，耐心等待机会。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、MACD零轴以上的股票，并按个股热度从大到小排序，综合考虑股票的基本面和行业前景等因素进行持有或操作。

同花顺指标公式代码参考

• 振幅：REF(ABS(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100,0)>1
• MACD：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
• 个股热度排序：SORTBY(GLOBAL("热度"))

python代码参考

import tushare as ts

def get_filter():
  # 获取股票数据
  df = ts.get_today_all()

  # 综合筛选条件
  mask = (REF(ABS(df['high'] - df['low']) / REF(df['close'], 1) * 100, 0) > 1) & (CROSS(MACD(12, 26, 9), 0) > 0)
  codes = mask.index.values.tolist()

  # 获取个股热度并排序
  hot = ts.stock_pledged_ratio()
  hot = hot.loc[hot['code'].isin(codes)].sort_values(by='ratio', ascending=False)
  codes = hot['code'].tolist()

  return codes

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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