问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：macd零轴以上,外盘/内盘大于1.3,价格＜12。在符合以上所有选股条件的股票中，按个股热度从大到小排序作为选股结果。
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
该选股策略考虑了股票价格走势和资金流入情况，同时按照个股热度从大到小排序结果。其中，MACD 指标零轴以上反映了股票价格的涨跌趋势，外盘/内盘比例反映了资金流入的情况。价格＜12 这一条件反映了投资者对股票的估值水平。按照个股热度从大到小排序，是根据股票的关注度、市场热度等因素进行排序。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 只考虑了 MACD 指标和外盘/内盘比例，忽略了其他技术指标和基本面指标的影响，可能判断偏差。
- 按价格来进行选股，由于不同行业公司的估值标准有所不同，会造成判断误差。
- 只考虑了个股热度排序，忽略了其他因素的影响，可能会影响股票的选择。
如何优化？
以下是该选股策略的优化建议：
- 加入更多的技术指标和基本面指标进行综合分析，避免单一因素带来的判断偏差。
- 根据不同行业公司的估值标准，设置不同的价格区间范围。
- 除了个股热度，还可以根据其他因素进行排序，如市场表现等。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，我们最终得出的选股策略为：macd零轴以上,外盘/内盘大于1.3,价格＜12,按个股热度从大到小排序。在符合以上所有选股条件的股票中，按个股热度从大到小排序作为选股结果。
同花顺指标公式代码参考
与前几个例子相同，这里也只列出股票排序的公式：
SORTBY(0, StockHotRank)
其中 StockHotRank 为同花顺网站中的个股热度排名。
Python代码参考
以下是获取符合选股条件的股票列表并按个股热度从大到小排序的 Python 代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib as ta
import datetime
# 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并按个股热度从大到小排序
result = []
for stock_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', is_hs='', fields='ts_code,symbol,market,industry,list_date')['ts_code']:
# 获取当日股票数据
data_today = pro.daily(ts_code=stock_code, trade_date='20220111', fields='ts_code,open,high,low,close,vol,amount')
# 获取上午和下午的成交量
am_volume = data_today['vol'].values[0] / 2
pm_volume = pro.moneyflow(ts_code=stock_code, start_date='20220111', end_date='20220111')['vol2'].values[0]
# 计算当日 macd
close_price = data_today['close'].values
dif_today, dea_today, macd_today = ta.MACD(close_price, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# 判断 k 线数据是否符合选股条件
if macd_today[-1] > 0 and am_volume / pm_volume > 1.3 and data_today['close'].values[0] < 12:
# 获取个股热度排名
hot_rank = pro.top_list(trade_date='20220111')['ts_code'].tolist().index(stock_code)
result.append((hot_rank, stock_code))
result.sort()
result = [x[1] for x in result]
print(result)
注：该代码仅供参考，真实情况中需要根据自己的实际需求进行调整。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
