(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、前天macd＜0

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,前天macd＜0。

选股逻辑分析

该选股逻辑基于价格、流动性和技术指标，筛选出振幅大于1、今日控盘＞21且前天MACD值小于0的股票。该策略主要考虑了价格波动、流动性和短期技术指标，可能适合适用短期交易者。但由于对股票的基本面分析不足，因此可能会漏掉一些高质量的股票。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

只考虑了单一的技术指标和价格波动，缺乏更加综合的多因素分析。
MACD指标对于不同市场和股票的适用性可能存在差异。
对控盘指标的界定可能存在争议，不同的筛选标准可能会引起偏差。

如何优化？

为了提高该选股逻辑的效率和可靠性，我们建议考虑以下优化：

考虑更加综合和全面的筛选指标，如市盈率、市净率、股息率等因素，绘制出多因素热力图，综合各类指标筛选。
结合大数据和机器学习技术，构建相应的模型，提高策略效率和准确度。
对MACD指标进行更加准确和科学的应用和解释，使得筛选结果更具参考性和可靠性。

最终的选股逻辑

为了考虑更全面和综合的因素，我们对原来的选股逻辑进行了改进，得到了以下选股逻辑：

振幅大于1；
今日控盘＞21；
前天MACD值小于0。
同时，我们可以结合其他的财务数据，如市盈率、市净率、股息率等因素进行过滤。

同花顺指标公式代码参考

C1 = IF(ABS(LOW/REF(LOW, 1)-1)>1, 1, 0);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = FRAC(MACD()<0, 2);
SELECTOR = C1*C2*C3;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));

python代码参考

import pandas_ta as ta

C1 = np.where(np.abs(ta.LOW()/ta.LOW().shift(1)-1)>1, 1, 0)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY() > 0.21
C3 = ta.MACD(fast=12, slow=26, signal=9).shift(2).apply(lambda x: x < 0)
selector = C1 * C2 * C3
result = np.argsort(np.argsort(selector))

        ## 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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