选股逻辑
选取振幅大于1，MACD零轴以上，近一个月内有过涨停的股票进行操作。
选股逻辑分析
选股逻辑基于技术面和市场情绪面的指标：振幅大于1表示有一定的波动性，MACD零轴以上表示买入信号，近一个月内有过涨停则代表市场情绪向好。通过综合分析技术面和市场情绪面指标，可以快速找到并抓住短期内的上涨机会。
有何风险？
该选股逻辑主要考虑了技术面和情绪面的指标，忽略了股票公司的基本面和财务状况等因素，存在上涨后可能面临调整的风险。同时，仅关注近一个月的涨停情况，可能错过一些潜力股。而且，涨停的股票往往存在大量散户的情况，在操作中需要特别注意风险控制的问题。
如何优化？
可以在原有逻辑基础上，考虑股票公司的基本面和财务状况等因素，筛选出质量更高、成长性更好的公司，有利于更好地避免股票市场风险。同时，在涨停的股票中，可以考虑一些板块的龙头股，减少操作上的风险，并根据技术面指标筛选股票，增加操作成功率。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，MACD零轴以上，近一个月内有过涨停的股票，同时考虑股票公司的基本面和财务状况等因素，以及行业前景和股价趋势等因素，从长期和短期两个角度进行分析，确定最佳操作策略。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))/100>1
- MACD零轴以上：CROSS(MACD(12,26,9),0)>0
- 近一个月内有过涨停：ZT
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import datetime
def get_filter():
# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()
# 获取技术指标数据
tech_data = ts.get_k_data(stock_list.index.values.tolist())
# 获取涨停数据
today_str = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
end_date = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')
zt_data = ts.cap_tops(days=end_date, limit=9)
# 判断是否符合逻辑
mask = (ABS((tech_data['high'] - tech_data['low']) / REF(tech_data['close'], 1)) / 100 > 1) & (CROSS(MACD(tech_data, 12, 26, 9), 0) > 0) & (stock_list.index.values.tolist() in zt_data['code'].values.tolist())
codes = mask.index.values.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？
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