问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在MACD指标零轴以上、涨跌幅×超大单净量、换手率>2%且<9%的股票中进行选股。
该选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 "," 进行分隔），分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？ 的段落）如何优化？（放入标题为 ## 如何优化？ 的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请用 Markdown 格式。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样采用了技术选股和基本面选股相结合的方式。MACD指标可以帮助选手判断趋势和转折点，涨跌幅×超大单净量可以反映市场成交量和投资者情绪，换手率可以反映市场的活跃程度，综合考虑以上因素，可以选择出较为合理和稳健的股票。
在市场上，选手们可以通过观察同行业同类型公司的市场表现和基本面特征，以便进行较为准确和合理的选股策略。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 过度依赖技术指标和市场基本面；
- 换手率作为选股指标过于笼统，可能会选到市场成交量过于低的股票；
- 选股策略过于僵化，可能会错过一些有潜力的优质股票。
如何优化？
以下是该选股策略的优化建议：
- 综合考虑市场形态、技术指标和基本面因素，从多个角度寻找合适的股票；
- 正确选取合适的换手率范围，比如可以根据板块特点和市场活跃程度来确定，避免筛选出市场成交量过低的股票；
- 动态调整选股策略，及时适应市场变化；
- 选股策略需要具有较强的灵活性和适应性。
最终的选股逻辑
选股策略：在MACD指标零轴以上、涨跌幅×超大单净量、换手率>2%且<9%的股票中进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股逻辑中所涉及到的通达信指标公式：
MACD指标公式：
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,M);
MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
涨跌幅和净量公式：
涨跌幅：(收盘价-上一个交易日收盘价)/上一个交易日收盘价×100%
大单净量：大单买入量-大单卖出量
换手率公式：
换手率：成交量/流通股本
Python代码参考
以下是获取符合选股条件的股票列表的Python代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib as ta
# 设置tushare pro的token
token = 'your_token_here'
ts.set_token(token)
# 初始化tushare pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取符合选股条件的股票列表
result = []
for stock_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', is_open='1', fields='ts_code,symbol')['ts_code']:
# 获取MACD指标
df_macd = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20211001', end_date='20211130')
dif = ta.EMA(df_macd['close'].values, 12) - ta.EMA(df_macd['close'].values, 26)
dea = ta.EMA(dif, 9)
macd = (dif - dea) * 2
# 获取涨跌幅、超大单净量和换手率
df_pe = pro.daily_basic(ts_code=stock_code, start_date='20211001', end_date='20211130')
df_pe['p_change'] = (df_pe['close'] - df_pe['close'].shift()) / df_pe['close'].shift() * 100
df_pe['big_net_m'] = df_pe['buy_lg_net'] - df_pe['sell_lg_net']
df_pe['turnover_rate'] = df_pe['vol'] / df_pe['outstanding_share']
df_pe.fillna('', inplace=True)
# 判断是否符合选股条件
if macd[-1] > 0 and df_pe['p_change'][-1] > 0 and df_pe['big_net_m'][-1] > 0 and 0.02 < df_pe['turnover_rate'][-1] < 0.09:
result.append(stock_code)
print(result)
注：该代码仅供参考，真实情况中需要根据自己的需要进行调整。
## 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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