(iwencai量化策略)竞价涨幅＞-2＜5_、买一量_卖一量、macd零轴以上

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：MACD零轴以上、买卖量比较和竞价涨幅作为选股因子。选出MACD零轴以上、买一量大于卖一量且竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。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

该选股策略以MACD指标、买卖量比较和竞价涨幅为选股因子，选出MACD零轴以上、买一量大于卖一量且竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。

有何风险？

以下是该选股策略可能存在的一些风险：

1. 该策略只考虑到了简单的技术指标，无法全面反映公司的财务状况和行业发展趋势；
2. 竞价涨幅的变化可能受到市场消息等因素的影响，可能存在突发情况导致盈利亏损的风险；
3. 无法避免市场风险，可能面临股票的不可预测风险。

如何优化？

以下是该选股策略的一些优化建议：

1. 结合基本面数据或其他技术指标，在选股过程中全面考虑股票的发展潜力、估值情况等因素；
2. 关注市场的重大政策变化、行业发展趋势等能影响股票走势的消息，调整选股策略；
3. 选股过程中要严格控制风险，合理设置止盈止损点位，及时调整仓位。

最终的选股逻辑

该选股策略以MACD指标、买卖量比较和竞价涨幅为选股因子，选出MACD零轴以上、买一量大于卖一量且竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。

同花顺指标公式代码参考

SELECT * FROM (SELECT * FROM STOCK_QUOTE WHERE MONEY >= 5 AND MONEY <= 10 AND MACD（12,26,9）>= 0) WHERE B1_V > S1_V AND ((LASTPRICE - OPEN) / OPEN) >= (-2 / 100) AND ((LASTPRICE - OPEN) / OPEN) <= (5 / 100);

Python代码参考

from jqdata import *

# 初始化函数
def initialize(context):
    g.stocks_selected = []  # 存储当日的选股结果
    set_benchmark('000300.XSHG')  # 设置基准

# 策略选股函数
def stock_select(context):
    for security in get_all_securities(types=['stock']).index:
        # MACD零轴以上
        current_macd = get_macd(security)
        if current_macd != None and current_macd['macd'] > 0:
            # 买卖量比较
            if get_current_tick(security).b1_v > get_current_tick(security).s1_v:
                # 竞价涨幅在-2%到5%之间
                prev_price = attribute_history(security, 1, '1m', ('open','close'), skip_paused=True)['open'][0]
                current_price = get_last_close(security)
                price_change = (current_price - prev_price) / prev_price
                if -0.02 <= price_change <= 0.05:
                    g.stocks_selected.append(security)

# 交易部分函数
def trade(security_list, cash):
    position_count = len(security_list)
    if position_count == 0:
        return

    # 每只股票买入不超过 total cash 的 1/4
    if cash/position_count >= 4 * get_security_info(security_list[0]).price:
        stock_value = cash / position_count

    for stock in security_list:
        if stock in context.portfolio.positions:
            # 已持有该股，调整其仓位
            target_value = stock_value
            adjust_position(stock, target_value)
        else:
            # 未持有该股，开仓
            order_target_value(stock, stock_value)

def adjust_position(stock, target_value):
    cur_price = get_security_info(stock).last_price
    cur_value = context.portfolio.positions[stock].value
    gap = abs(target_value - cur_value) / cur_price
    if target_value > cur_value:
        order(stock, int(gap))
    elif target_value < cur_value:
        order(stock, -int(gap))

# 策略实现部分
def handle_data(context, data):
    current_cash = context.portfolio.cash
    stock_select(context)  # 选出股票
    trade(g.stocks_selected, current_cash)  # 调仓
    g.stocks_selected = []  # 清空当日股票池

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)