问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、MACD零轴以上的股票。该选股策略可以用于挑选潜在的上涨股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑以振幅和可转债作为补充因素，同时对MACD指标进行筛选，以便挑选处于上涨趋势的股票。MACD指标是技术分析中非常重要的指标之一，通过其快速线与慢速线之间的交叉以及与零轴的距离变化来分析股票的买入卖出时机。
有何风险？
该选股逻辑主要依赖于MACD的指标筛选，而MACD是一种基于历史价格的技术指标，会出现滞后性，因此选股的精准度也较低。另外，如果股票振幅偏小、可转债未清偿简称为空、MACD指标没有明显的趋势，则会漏选或误选一些股票。
如何优化？
可以加入其他指标或筛选条件进行综合判断，例如RSI、KDJ等技术指标，或者市盈率、市净率等基本面指标，以提高选股的精确度。同时，需要在MACD指标筛选过程中综合考虑股票的历史价格和趋势，尽量减少滞后性对选股带来的影响。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、MACD零轴以上的股票，同时加入其他技术指标和基本面指标进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
((C/REF(C,1)-1)>=0.01 or (C/REF(C,1)-1)<=-0.01) and BOND_FULL_NAME!='' and (MACD()>0)
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式，其中MACD()为通达信自带函数，可以直接调用。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
start_date = (datetime.today()-timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d')
end_date = (datetime.today()-timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
for ts_code in all_stocks:
# 处理选股指标筛选条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
bond_data = pro.cb_basic(ts_code=ts_code, fields='bond_full_name')
if bond_data.iloc[0]['bond_full_name'] == '':
continue
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date, fields='ts_code,trade_date,high,close,open')
macd_data = pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date=start_date, end_date=end_date, fields='trade_date,macd')
macd_today = macd_data.iloc[-1]['macd']
if 'MACD' not in macd_data.columns or macd_today <= 0 or len(daily_data) < 1:
continue
selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
return selected_stocks
以上为Python代码实现，选股逻辑为振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空，MACD零轴以上的股票，并加入其他技术指标和基本面指标进行筛选。可以在代码中调整MACD指标的参数，加入其他指标进行补充判断，如RSI、KDJ等技术指标，以及市盈率、市净率等基本面指标，提高选股精度。
## 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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