选股逻辑
选取振幅大于1，MACD零轴以上，竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票进行操作。
选股逻辑分析
选股逻辑结合了技术面和资金面的指标：振幅大于1代表有一定的波动性，MACD零轴以上代表买入信号，竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万代表有明显的资金流入。通过综合分析技术面和资金面指标，可以找到短期内股票的上涨潜力。
有何风险？
该选股逻辑相较于只考虑技术面指标的逻辑，已经加入了资金面指标的评估，但是仍然忽略了股票公司的基本面和财务状况等因素，存在短期内上涨后面临调整的风险。同时，在竞价时买入大单和特大单的策略下，可能错过一部分表现较好的股票，另外，过于追求成交量可能会看走眼，选择有成长性和潜力的公司比追涨杀跌更具有优势。
如何优化？
可以在原有逻辑基础上，根据股票公司的基本面和财务状况等因素，筛选出成长性和有潜力的公司；同时选择更为准确的技术指标对股票进行分析，更加科学地评估股票的走势趋势；在考虑资金面指标的情况下，不要过度追求成交量。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，MACD零轴以上，竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万，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
- 竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万：MINVOL(1),C>JBUYV+JSELLV,A=JBUYV+JSELLV=0.7*10000
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
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())
# 获取资金流数据（详见其他接口）
fund_data = ts.get_sina_dd(stock_list.index.values.tolist(), date='2022-01-21', vol=700)
# 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) & (fund_data['jbuy'] + fund_data['jsell'] > 70000000)
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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