问财量化选股策略逻辑
该选股策略共包含三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- MACD零轴以上
选股逻辑分析
该选股策略以振幅、价格和MACD指标作为筛选条件，认为股价波动大、回落趋势明显且处于强势状态的股票具有一定投资价值。MACD指标是反映市场变化的重要指标之一，零轴以上表明股价正处于上涨行情中。
有何风险？
该选股策略可能存在过度追求短期波动和判断市场趋势的倾向，存在盲目跟风和踩雷的风险。同时，MACD指标具有一定的滞后性，强趋势过程可能已经结束。
如何优化？
可以结合其他技术指标和基本面进行综合分析，在选股时更加全面地考虑市场风险和个股基本面。同时，应该考虑股票的长期潜力和安全边际，而非过分追求短期波动。
最终的选股逻辑
经过优化和改进，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，市场对波动较大的股票更感兴趣。
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股价回落趋势已经明显。
- MACD零轴以上，表明股价处于强势状态。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略涉及到振幅、价格和MACD指标，通达信指标公式代码如下：
AVG((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1),20)>1 && //振幅大于1
LOW<REF(LOW,1) && //今日最低价小于昨日最低价
MACD(12,26,9) > 0 //MACD零轴以上
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
df = ts.get_today_all()
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['pre_close']
df['macd'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[0]
condition1 = df['amplitude'] > 1
condition2 = df['low'] < df['low'].shift(1)
condition3 = df['macd'] > 0
result = df[condition1 & condition2 & condition3]
## 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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