选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上，至少5根均线重合的股票进行操作。
选股逻辑分析
振幅大于1代表股票的波动性较大；MACD零轴以上代表有较好的买入信号；至少5根均线重合代表股票价格走势有较稳定的规律性。通过以上三个逻辑综合筛选，可以找到短期内股票的上涨潜力。
有何风险？
该选股逻辑关注的是短期内的技术指标和市场情绪，忽略了股票公司的性质和基本面，存在短期内上涨后面临调整的风险，同时也容易受到市场风险、利好利空等因素的影响。同时，选股逻辑中所使用的技术指标是否能够准确反映股价走势是存在一定疑问的。
如何优化？
可以在原有逻辑的基础上，增加对股票基本面和财务状况的分析，并且可以选取更为准确的技术指标来进行分析，同时也可以加入其他指标来综合分析股票的走势趋势，从而使选股和操作更为精准。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、MACD零轴以上，至少5根均线重合，同时考虑股票基本面和财务状况，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
- 至少5根均线重合：DMA(CLOSE,5,10)>=REF(DMA(CLOSE,5,10),1) and DMA(CLOSE,5,10)>=REF(DMA(CLOSE,5,10),2) and DMA(CLOSE,5,10)>=REF(DMA(CLOSE,5,10),3) and DMA(CLOSE,5,10)>=REF(DMA(CLOSE,5,10),4) and DMA(CLOSE,5,10)>=REF(DMA(CLOSE,5,10),5)
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())
# 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) & (tech_data['dma'] >= REF(tech_data['dma'],1)) & (tech_data['dma'] >= REF(tech_data['dma'],2)) & (tech_data['dma'] >= REF(tech_data['dma'],3)) & (tech_data['dma'] >= REF(tech_data['dma'],4)) & (tech_data['dma'] >= REF(tech_data['dma'],5))
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？
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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