问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、剔除昨日涨停、MACD零轴以上。该选股策略主要考虑了技术面因素，通过技术指标筛选出走势良好的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面因素，振幅大于1和剔除昨日涨停可以剔除一些波动较大或者情绪炒作的个股；MACD零轴以上可以较准确地找出市场短期以及中期的走势趋势，从而帮助选择优秀的个股。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
-
技术面选股策略可能忽略了基本面因素，导致挑选出来的股票未必符合实际业务情况。
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MACD零轴以上的选股条件可能会剔除一些市场长期处于下跌、但短期涨势良好的个股，遗漏了一些短期投机价值较高的股票。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
-
在技术面选股的基础上，可以补充一些基本面指标进行分析。
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可以结合其他技术指标或基本面分析，综合考虑选股。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、剔除昨日涨停、MACD零轴以上。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的通达信指标公式代码：
振幅指标：AMO=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1);
剔除涨停股票：NOT LIMIT;
MACD零轴以上：MACD(12,26,9)/100>=0;
选股条件：AMO>1 AND NOT LIMIT AND MACD(12,26,9)/100>=0;
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
# 设置回测起点和终点
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# 获取所有股票
symbols_all = get_symbols(exchanges=['SHSE', 'SZSE'], sec_types=['STOCK'], fields=['symbol'])
# 设置选股条件
amplitude_cond = {'$gt': 1}
limit_up_cond = {'limit_status': {'$ne': 1}}
macd_cond = {'$and': [{
'indicator': 'MACD(12,26,9)',
'arg_list': [12, 26, 9],
'logic': 'AND',
'op': '>=',
'threshold': 0.0
}]}
cond = {
'$and': [
amplitude_cond,
limit_up_cond
]
}
cond.update(macd_cond)
# 构建排序条件
sort_cond = [(Bar("close_price"), SortType.DESC)]
# 获取符合条件的股票历史信息
data = history(symbol=symbols_all,
start_time=start_date,
end_time=end_date,
fields=["symbol", "limit_status", "open_price", "high_price", "low_price", "close_price"],
indicators={'MACD(12,26,9)': 101},
bar_count=1,
freq="1D",
filter=cond,
sort=sort_cond)
# 筛选出符合条件的股票
symbols_selected = [s["symbol"] for s in data]
print(symbols_selected)
上述代码中，选股的逻辑为振幅大于1、剔除昨日涨停、MACD零轴以上。通过获取符合条件的股票历史信息，并使用 MACD 指标筛选出符合选股逻辑的股票。需要注意的是，在使用 MACD 指标时，需要将指标值除以100才能与选股条件进行比较。
## 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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