问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD 零轴以上，连续七个交易日下跌，竞价涨幅在-2%到5%之间。该选股逻辑的目的是筛选出具备上涨潜力、有买入信号的股票。
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
该选股逻辑基于 MACD 技术指标、连续阴线和竞价涨幅进行选股，在买入时点上给出了更多的提示，为投资者提供较为全面的选股依据，但仍需注意其存在的风险。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 选股逻辑基于技术指标，忽略了个股的基本面和内部情况，有可能会选出表现很好但长期风险很大的个股；
- 竞价涨幅的数据可能出现误差，忽略了股票交易的实际情况；
- 选股逻辑过于简单化，可能无法适应复杂的市场行情。
- 选股逻辑使用技术指标，存在指标滞后、不确定性等问题，可能会影响选股结果的可信度。
如何优化？
建议优化该选股逻辑，考虑以下因素：
- 结合公司基本面、内部情况等因素，更加全面、精准地评估个股；
- 引入多种技术指标，并结合具体市场情况，筛选具备短期和长期投资价值的个股；
- 引入更多因子，如市盈率、股息收益率、成交量、资金流向等，综合评估股票的价值；
- 通过大数据分析、人工智能和机器学习等技术手段，优化选股逻辑，提高预测的准确性和泛化性。
最终的选股逻辑
在综合考虑上述因素的基础上，建议的最终选股逻辑如下：MACD 零轴以上，连续七个交易日下跌，竞价涨幅在-2%到5%之间，引入公司基本面和内部情况分析、多种技术指标或因子的综合分析，获得符合股票的价值和投资潜力的优质个股。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的选股公式：
C1: IF(MACD(12,26,9) > 0, 1, 0);
C2: SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) = 7;
C3: (LOW - LC1(LOW)) / LC1(CLOSE) >= -2 AND (HIGH - LC1(HIGH)) /LC1(CLOSE) <= 5;
C1 AND C2 AND C3;
其中，C1、C2 和 C3 分别为 MACD、连阴和竞价涨幅条件。
Python 代码参考
以下是获取符合选股条件的股票列表并按特定排序方式排序的 Python 代码：
import tushare as ts
# 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市值降序排列
result = []
for stock_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', is_hs='N', fields='ts_code')['ts_code']:
# 判断股票是否符合选股条件
macd_data = pro.index_daily(ts_code=stock_code, start_date='20180101', end_date='20211231', fields='trade_date, close, macd')
macd_data['seq'] = (macd_data['macd'] > 0).cumsum()
if macd_data['seq'].max() < 7 or macd_data.loc[macd_data['macd'] < 0, 'seq'].max() - macd_data['seq'].max() > 2:
continue
quote_data = pro.index_dailybasic(ts_code=stock_code, start_date='20180101', end_date='20211231', fields='trade_date, high, low, last_close')
if quote_data.empty:
continue
quote_data['quote_increase'] = (quote_data['low'] - quote_data['low'].shift(1)) / quote_data['last_close'].shift(1) * 100
if (quote_data['quote_increase'] < -2).sum() > 0 or (quote_data['quote_increase'] > 5).sum() > 0:
continue
basic_data = pro.stock_basic(ts_code=stock_code, fields='ts_code, name, industry, circ_mv')
if basic_data.empty:
continue
result.append((basic_data.iloc[0]['circ_mv'], stock_code))
result.sort(reverse=True)
result = [x[1] for x in result[:100]]
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。
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