(supermind)振幅大于1、今日控盘＞21、日线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,日线macd＞0。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要是以技术指标为主，选择振幅大于1、今日控盘＞21且日线MACD指标为正值的股票。此选股逻辑可以更好地过滤掉短期价格波动的干扰，选出具有一定技术支撑的股票。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下潜在风险：

1. 过度依赖MACD指标形成的买入或卖出信号，可能过于追求短期收益，长期表现欠佳；
2. 忽略公司的基本面因素，如盈利能力、成长性、竞争格局等，有可能影响到长期投资收益；
3. 过度押注于技术指标，盲目跟随指标的变化，忽略市场情绪和其他因素的影响，可能导致操纵和市场崩盘等风险。

如何优化？

为了提高该选股逻辑的效率和可靠性，我们可以考虑以下优化：

1. 同时考虑MACD指标和RSI指标等多种技术指标，建立稳健的策略体系；
2. 除了技术指标，还应考虑公司基本面因素的影响，如市盈率、市净率、ROE等估值和质量指标；
3. 对于过度依赖技术指标的弊端，应配合量化风险控制和资金管理策略，如控制仓位和及时止盈止损等。

最终的选股逻辑

根据以上分析，我们提出如下改进后的选股逻辑：

1. 振幅大于1；
2. 今日控盘＞21；
3. 日线MACD指标大于0；
4. RS或者ROE等估值和质量指标符合预期。

同花顺指标公式代码参考

C1 = IF(REF(ABS(LOW/REF(LOW, 1)-1), 1)>1, 1, REF(ABS(LOW/REF(LOW, 1)-1), 1));
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = MACD(CLOSE, 12, 26, 9)>0;
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, np.abs(ta.LOW()/ta.LOW().shift(1)-1))
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY() > 0.21
C3 = ta.MACD()['macd'] > 0
C4 = ta.RSI() < 70 or ta.ROE() > 0.2
selector = C1 * C2 * C3 * C4
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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