问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，今日增仓占比>5%。该选股策略旨在筛选出价格波动较大、技术面有支撑、并且今日存在增仓信号的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要由三个条件组成：振幅大于1、前天MACD＜0和今日增仓占比>5%。其中，振幅大于1说明股票的价格比较波动，前天MACD＜0反映出股票的技术面存在一些问题，而今日增仓占比>5%则表示股票当前存在买入信号。选股逻辑需要更加综合地考虑技术面和市场情绪等因素。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
未考虑到股票的基本面特征，可能导致选股结果与公司实际价值不符。
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过度依赖技术面指标，忽视了其他因素的影响，容易导致选股结果失误。
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有一定盲目性，过于关注波动性和短期增长，短期收益不能代表长期收益。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
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建立考虑基本面、技术面和市场情绪的综合选股策略。
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加入资金和交易量等因素，更全面地考虑股票的流动性和市场情况。
-
制定严格的止损和盈利标准，规避市场风险。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，前天MACD＜0，今日增仓占比>5%，综合考虑技术面和基本面，制定严格的止损和盈利标准。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
((((HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1)) > 0.01) AND (MACD(12,26,9,EMA(CLOSE,12),EMA(CLOSE,26),EMA(CLOSE,9),0) < REF(MACD(12,26,9,EMA(CLOSE,12),EMA(CLOSE,26),EMA(CLOSE,9),0), 2)) AND (VOL / REF(VOL, 1) > 1.05))
该公式基于包含选股逻辑中的三个条件进行筛选，包括振幅大于1、前天MACD＜0和今日增仓占比>5%。
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
# 获取股票加权平均价格和代表交易流动性的vwap数据
bars = get_last_n_bars(symbol=symbol, window=5, freq='1d', fields='open,high,low,close,volume,vwap')
if len(bars) < 5:
continue
# 获取股票历史K线数据和资金流数据
df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date,
fields='open,close,high,low,volume')
money_flow_df = get_money_flow(symbol, start_date, end_date, interval='d')
# 过滤出符合条件的股票并缩短name字段
if (((df['high'].iloc[-1] - df['low'].iloc[-1]) / df['close'].iloc[-1] > 0.01) and
(ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')[0][-3] < ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')[0][-2]) and
(money_flow_df.iloc[-1]['net_mf_ratio'] > money_flow_df.iloc[-2]['net_mf_ratio'] * 1.05)):
symbol_name = symbol_info(symbol).symbol_name.split(' ')[0]
symbols_selected.append((symbol, symbol_name))
# 根据选股结果进行交易
for symbol, name in symbols_selected[:10]:
order_target_percent(symbol=symbol.replace('XSHE', 'SZSE'), percent=0.1, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open,
price=get_last_n_minute_bars(symbol=symbol, window=1, count=1, fields='close')['close'][0])
以上代码基于选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，今日增仓占比>5%，加入基本面和技术面筛选条件和制定严格的投资标准的代码示例。如果需要排除其他条件，可在代码中进行修改。
## 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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