问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,MACD零轴以上。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于技术面指标进行选股，振幅大于1和今日控盘＞21用来判断股票的波动性和资金流动情况，MACD零轴以上则是指短期上涨趋势的形成，可以筛选出具有较好涨势的股票。同时该选股策略较为简单直观，容易理解。
有何风险？
该选股策略存在过度关注技术面指标而忽略公司基本面情况等因素的风险。此外，市场风险和其他技术指标的影响也需要综合考虑。
如何优化？
为了更全面地考虑各类因素，选股策略可以采用以下指标：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- MACD零轴以上；
- 考虑股票的市场热度和资金流向等市场因素；
- 加入公司基本面指标，如EPS、ROE和PEG等；
- 综合考虑其他技术指标，如KDJ、RSI等，以及市场情况的影响；
最终的选股逻辑
为了更全面地考虑各类因素，选股策略可以采用以下指标：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- MACD零轴以上；
- 考虑股票的市场热度和资金流向等市场因素；
- 加入公司基本面指标，如EPS、ROE和PEG等；
- 综合考虑其他技术指标，如KDJ、RSI等，以及市场情况的影响。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该策略的部分指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = ABS(CONTROLLING_SHARES_DAY_CHG()) > 21;
C3 = MACD() > 0;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = REF(SORT(RANK(SELECTOR AND CAPITALIZATION ),1),0) == 0;
Python代码参考
以下是Python实现该策略的部分代码：
def select_stocks():
selected_stocks = []
for stock in get_all_stocks():
c1 = get_price(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d', fields='amplitude')[0] > 0.01
c2 = abs(get_controlling_shareholders(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['controlling_shareholders_day_pct_change'][0]) > 0.21
c3 = get_MACD(stock, count=1, end_date=datetime.now(), frequency='1d')['macd'][0] > 0
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks()
print(result)
以上Python代码仅供参考，具体实现还需要结合自身需求进行调整。
## 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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