选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上、集中度在70%以下的股票进行操作。
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，同时对于集中度的筛选可以排除股价容易被少数主力操纵的股票，降低操作风险。
有何风险？
集中度过低可能会导致股价波动大，难以控制风险；同时在筛选集中度时，如果设置较高、过于严格，可能会错过一些实力较强、但集中度较高的股票。
如何优化？
可以根据市场情况和投资者风险承受能力适当调整集中度的设置，同时结合其他指标，如市盈率、股息率等，大致确定品质股票，提高选股成功率。同时可以通过其他策略，如股票轮动、资产配置等，来降低个股风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上、集中度在70%以下的股票进行操作，同时结合市盈率等指标，筛选出优质股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：REF(ABS(MAX(HIGH,REF(CLOSE,1))-MIN(LOW,REF(CLOSE,1)))/REF(CLOSE,1)*100,1)>1
- MACD：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
- 集中度：(SUM(HOTC,5)-SUM(HOTC,20))/SUM(TOPC,20)<=0.7
python代码参考
import tushare as ts
def get_filter():
# 获取股票资金流向数据
data = ts.get_money_flow()
# 根据条件筛选集中度较低的股票
mask = (data['sum1'] - data['sum5']) / data['sum20'] <= 0.7
codes = mask.index.values.tolist()
# 综合筛选其他条件
mask = (REF(ABS(df['high'] - df['low']) / REF(df['close'], 1) * 100, 1) > 1) & (CROSS(MACD(12, 26, 9), 0) > 0) & (df['code'].isin(codes))
codes = mask['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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