问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，非科创。该选股策略旨在筛选出价格波动较大、技术面有支撑的非科创板股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要由三个条件组成：振幅大于1、前天MACD＜0、非科创。振幅大于1说明股票的价格比较波动，前天MACD＜0反映出股票的技术面存在一些问题，非科创则筛选出一些相对稳健的非科技股票。选股逻辑需要更加综合地考虑技术面、市场情绪、成交量和市场关注度等因素。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
过度依赖技术指标和股市走势，忽略了其他因素的影响，容易导致选股结果失误。
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过于注重短期投机，忽略了股票基本面特征和长期趋势，可能影响投资回报。
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将科创板排除在外可能错过一些有潜力的科技股票。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
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加入基本面和市场关注度等因素，更全面地考虑股票的流动性和市场情况。
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设定合理的投资标准和风险控制方法，平衡投资收益和风险。
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观察科创板发展趋势，掌握科技股票的重要特征和潜在机会，避免过度排除科创板股票。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，前天MACD＜0，非科创，综合考虑技术面、市场情绪、成交量和市场关注度等因素，制定合理的投资标准。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
((((HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1)) > 0.01) AND (MACD(12,26,9,EMA(CLOSE,12),EMA(CLOSE,26),EMA(CLOSE,9),0) < REF(MACD(12,26,9,EMA(CLOSE,12),EMA(CLOSE,26),EMA(CLOSE,9),0), 2)) AND (INDUSTRY != '行业板块-科创板'))
该公式基于包含选股逻辑中的三个条件进行筛选，包括振幅大于1、前天MACD＜0和非科创板股票。
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
# 获取股票加权平均价格和代表交易流动性的vwap数据
bars = get_last_n_bars(symbol=symbol, window=5, freq='1d', fields='open,high,low,close,volume,vwap')
if len(bars) < 5:
continue
# 获取股票历史K线数据、成交量数据和行业板块
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date,
fields='open,close,high,low,volume')
amount_df = get_last_n_bars(symbol=symbol, window=2, freq='1d', fields='amount')
industry = symbol_info(symbol).industry_name
# 过滤出符合条件的非科创板股票并缩短name字段
if (((df['high'].iloc[-1] - df['low'].iloc[-1]) / df['close'].iloc[-1] > 0.01) and
(ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')[0][-3] < ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')[0][-2]) and
(industry != '行业板块-科创板')):
symbol_name = symbol_info(symbol).symbol_name.split(' ')[0]
symbols_selected.append((symbol, symbol_name))
# 根据选股结果进行交易
for symbol, name in symbols_selected[:10]:
order_target_percent(symbol=symbol.replace('XSHE', 'SZSE'), percent=0.1, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open,
price=get_last_n_minute_bars(symbol=symbol, window=1, count=1, fields='close')['close'][0])
以上代码基于选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，非科创板，加入基本面和市场关注度等因素和制定严格的投资标准的代码示例。如果需要排除其他条件，可在代码中进行修改。
## 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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