(supermind)振幅大于1、k小于20、周线红柱

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，周线红柱。

选股逻辑分析

该选股逻辑综合考虑了股票价格波动幅度、技术指标以及MACD柱线的状况。通过筛选出振幅大、处于下跌通道但可能反转的股票，再结合周线的红柱特征，进一步筛选出可能存在反弹机会的标的。

有何风险？

该选股逻辑同样依赖于技术形态的判断，存在一定主观性和不确定性。同时，MACD指标的使用也需要一定的经验和技术分析能力。此外，振幅较大的股票可能存在较大波动性，需要注意控制仓位，避免风险过大。

如何优化？

可以引入其他技术指标，如KDJ、RSI等指标，综合判断股票的走势和趋势。注意MACD指标判断时需同时结合金叉、死叉的状态，避免单一指标带来的误判。同时，可以进一步引入基本面因素和行业板块资金流向等因素进行选股，提高选股的准确性和风险控制能力。此外，可以进一步优化底部形态的判定方法，提高筛选效果和精度。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下：

振幅大于1；
K线小于20；
周线MACD柱线为红色。

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: MACD(12,26,9)[1] < MACD(12,26,9)[2];
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;
RESULT := SELECTOR;

其中，MACD(12,26,9)[1] < MACD(12,26,9)[2]用于判断周线MACD柱线是否为红色。

Python代码参考

以下是Python实现该选股策略的选股逻辑的代码：

import talib

amp = (df['high'] - df['low']) / df['close']
kdj, kdj_signal = talib.STOCH(df['high'], df['low'], df['close'], fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd_hist_last = macd_hist.shift(1)

selected_stocks = (amp > 1) & (kdj < 20) & (macd_hist_last < 0) & (macd_hist > 0)
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('pct_chg', ascending=False)
selected_stocks.drop('pct_chg', axis=1, inplace=True)

return selected_stocks['code'].tolist()

通过使用Python实现该选股逻辑，结合股票振幅、KDJ指标及MACD指标等因素进行选股，进一步筛选出有较大上涨潜力的股票。在实际运用过程中，可以结合具体情况和投资策略进行相应的优化和改进。

    ## 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？

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