问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，北京A股除外，前天MACD＜0。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面和地域角度入手，剔除昨日涨停是为了避免过热股票。具体分析如下：
- 振幅大于1有利于选股方式的精准度；
- 北京A股排除是为了避免地缘特殊性因素；
- 前天MACD＜0是一个短期技术指标，有利于点燃价格的上涨；
- 剔除昨日涨停是为了避免短时间内的赚钱效应。
有何风险？
本选股策略的风险主要有以下几个方面：
- 过度追求短期赚钱效应可能会忽略股票的基本面和产业趋势；
- 短期涨幅波动较大，过度追求短期收益可能会增加投资风险；
- 受到市场整体情绪变化的影响大，可能会产生比较大的风险波动。
如何优化？
为了优化选股策略，可以从以下几个方面进行改进：
- 建立更加科学合理的多因子选股模型，综合考虑市场表现、基本面和估值等多个指标；
- 制定合理的风险控制策略，避免过度追求短期收益；
- 考虑长期投资规划，为投资决策提供更长远的视野。
最终的选股逻辑
为了避免短线效应，可以从以下几个方面进行改进：
- 振幅大于1，流通市值达到一定范围，不包括北京A股；
- MACD日线前天＜0；
- 根据基本面和估值指标综合考虑选股；
- 采取差异化的投资策略，降低整体风险。
同花顺指标公式代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合同花顺提供的指标公式，如下：
//振幅
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01;
//地域
B0 = NAME NOT CONTAIN "北京";
//前天MACD＜0
C0 = MACD>REF(MACD,1) AND REF(MACD,1)<REF(MACD,2);
//组合
IF(A0 AND B0 AND C0, 1, 0)
python代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合Python的pandas等模块和优矿的数据API，如下：
# 获取股票数据和财务数据
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
financials = get_fundamentals(query(valuation.code, indicator.roe_diluted),
end_date=context.trade_date, count=5)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
# 判断股票所在地是否符合条件
df['region_condition'] = (~df['name'].str.contains('北京'))
# 判断前天MACD是否符合条件
df['macd_condition'] = (df['macd']>df['macd'].shift(1)) & (df['macd'].shift(1)<df['macd'].shift(2))
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['region_condition'] & df['macd_condition']].sort_values(by='circulating_market_value', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
注意事项：本回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，实现过程中需要根据具体投资策略进行作出一定的调整优化。
## 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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