问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：macd零轴以上，外盘/内盘大于1.3，股票代码以60开头。在符合以上所有选股条件的股票中，按个股涨幅从大到小排序作为选股结果。
该选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 "," 进行分隔），分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？ 的段落）如何优化？（放入标题为 ## 如何优化？ 的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请用 Markdown 格式。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于MACD指标和量价关系进行综合判断，要求股票代码以60开头，考虑了股票的相对估值和股票市场行情因素，结合了一定的投资时段诉求，即在一定的时间范围内获取合适的回报。但该选股逻辑没有直接考虑公司基本面信息，可能存在一定的风险。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
1.未考虑公司基本面的影响，选股结果可能对公司的估值和财务状况产生负面影响；
2.忽略了股票走势的长期趋势，可能造成选股结果的不稳定性；
3.过于强调短期股价涨幅而未考虑回调风险，可能会造成潜在的亏损。
如何优化？
以下是该选股策略的优化建议：
1.结合公司基本面信息对选股结果进行修正，提高筛选准确度；
2.同时考虑股票的中长期走势，如考虑多个区间内的涨跌幅情况，提高选股稳定性；
3.引入技术指标，如RSI、CCI等，或考虑股票市值、行业热度等因素，进行综合选股。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，我们得出的选股逻辑为：macd零轴以上，外盘/内盘大于1.3，股票代码以60开头。在符合以上所有选股条件的股票中，按个股涨幅从大到小排序的结果作为选股结果。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺中以 MACD 和 VOLUME 为基础，再加上股票代码前缀为“60”的选股公式：
C1:=REF(CLOSE,1);
M:=3;N:=12;P:=9; //默认值
SELECT(SUBSTR(SYMBOL, 1, 2) = "60" AND MACD(CLOSE,SHORT,LONG)>0 AND TDXVOL / DDIVOL > 1.3, SYMBOL);
注：其中，SHORT、LONG 等参数需要根据实际情况进行调整。
Python代码参考
以下是获取符合选股条件的股票列表并按个股涨幅从大到小排序的 Python 代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib as ta
# 设置 Tushare Pro 的 token
token = 'your_token_here'
ts.set_token(token)
# 初始化 tushare pro 接口
pro = ts.pro_api()
# 获取符合选股条件的股票列表并按个股涨幅从大到小排序
result = []
for stock_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', is_hs='', fields='ts_code,symbol,market,industry,list_date')['ts_code']:
# 股票代码以60开头
if not stock_code.startswith('60'):
continue
# 获取最新的股票数据
data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20220101', end_date='20220228', fields='open,high,low,close,trade_date')
if data.empty:
continue
# 获取 MACD 指标数据
close_price = data['close'].values
dif, dea, macd = ta.MACD(close_price)
# 判断股票是否符合选股条件
if macd[-1] > 0:
am_volume = pro.moneyflow(ts_code=stock_code, start_date='20220301', end_date='20220301', fields='vol', interval='1m')['vol'].values[0] / 2
pm_volume = pro.moneyflow(ts_code=stock_code, start_date='20220301', end_date='20220301', fields='vol', interval='1m')['vol'].values.sum() - am_volume
if am_volume / pm_volume > 1.3:
price_change = (data['close'].values[-1] - data['close'].values[0]) / data['close'].values[0] * 100
result.append((price_change, stock_code))
print(stock_code, price_change)
result.sort(reverse=True)
result = [x[1] for x in result]
print(result)
注：该代码仅供参考，真实情况中需要根据自己的实际需求进行调整。
## 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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