问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，前天MACD＜0。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于振幅、K线和MACD等技术指标，振幅大于1和K线小于20可以过滤掉大部分的股票，前天MACD＜0可以提前判断股票价格的走势。相比于前两个选股逻辑，该策略加入了MACD指标，可以更好地解读股票的价格走势。
有何风险？
同样存在个股波动风险和短期操纵风险，MACD指标仍然存在失效和滞后的情况，不能完全保证选股策略的准确性。
如何优化？
可以根据实时行情进行及时调整和优化，可以考虑加入更多的技术指标和基本面指标，以提高选股的准确性和稳定性。可以引入均线、RSI、量价比等技术指标，并且结合股票的基本面数据进行综合分析，提高选股成功率。
最终的选股逻辑
综合以上分析，改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 前天MACD＜0。
在以上条件的基础上，可以综合考虑股票的各种技术指标和基本面数据，在综合分析股票的基本面和现状的基础上进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
C1: Amp()>1;
C2: KDJ(9,3,3)<20;
C3: REF(MACD(12,26,9), 2)<0;
SELECTOR:=C1 AND C2 AND C3;
RESULT:=SELECTOR;
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：
# 获取振幅大于1，K线小于20，前天MACD＜0的个股
selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (df['macd'].shift(2) < 0)
# 根据涨跌幅排序
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
# 返回选中个股的代码
return selected_stocks['code'].tolist()
通过在Python中实现该选股逻辑，结合振幅、K线和MACD等指标，综合考虑选股，可以根据实际情况和策略要求进行适当的调整和改进。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
