问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，竞价涨幅＞-2＜5。该选股策略是基于技术面和市场情况综合考虑的选股方法，筛选出波动较大、技术面存在问题但是市场整体走势看好的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑由三个条件组成：振幅大于1、前天MACD＜0，竞价涨幅＞-2＜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，竞价涨幅＞-2＜5表示该股票在市场整体走势看好的情况下有一定的涨幅潜力。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
只关注技术指标和短期市场情况，忽略了公司的基本面和行业发展等因素，可能造成选股结果的不准确性。
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竞价涨幅易受到市场短期波动影响，不能代表股票长期涨幅潜力的大小，需要结合其他指标进行综合分析。
-
选取K线频率、MACD、竞价涨幅等指标的参数需要经过充分的数据验证和技术分析，否则可能会引入杂音，影响选股结果的准确性。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
-
在技术面和短期市场情况的基础上，增加对公司的基本面和行业发展的分析，提高选股的准确性和可靠性。
-
控制竞价涨幅指标对选股结果的影响，可以通过加入其他市场情况指标或基本面指标进行分析，提高选股策略的准确性和稳定性。
-
合理选择K线频率、MACD和竞价涨幅等指标的参数，并结合其他技术指标进行分析，提高选股结果的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，前天MACD＜0，竞价涨幅＞-2＜5。该选股策略是基于综合市场情况和技术面考虑的选股方法。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
SELECT * FROM (
SELECT
STOCKCODE AS `code`,
NAME AS `name`,
low AS `low`,
high AS `high`,
(CLOSE - YESTCLOSE) / YESTCLOSE * 100 AS `yesterday_increase`,
MACD(12,26,9)-REF(MACD(12,26,9),2) AS `macd`,
VOL / (SUM(PRECLOSE, 1) * 10000) AS `amplitude`
FROM
DSDayKLine
WHERE
(VOL > 100000) AND (high - low) / REF(CLOSE, 1) > 0.01
)
WHERE (yesterday_increase > -2) AND (yesterday_increase < 5) AND (macd < 0)
该公式基于选股逻辑中的三个条件：振幅大于1、前天MACD＜0和竞价涨幅＞-2＜5，在K线数据的基础上进行了筛选和补充。
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
start_date = '2018-01-01'
end_date = '2022-01-01'
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
# 获取股票历史K线数据、成交量数据和收盘价数据
df = history(symbol=symbol, frequency='15m', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='close,open,high,low,volume')
if len(df) < 8:
continue
# 计算股票的振幅、MACD和竞价涨幅
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['close'].shift(1)
macd = ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')
yesterday_increase = (df['close'].iloc[-1] - df['close'].iloc[-2]) / df['close'].iloc[-2] * 100
# 判断股票是否符合选股条件
if amplitude.iloc[-1] < 1 or macd['macd'][-3] >= macd['macd'][-2]:
continue
if -2 < yesterday_increase < 5:
symbols_selected.append(symbol)
# 根据选股结果进行交易
for symbol 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，竞价涨幅＞-2＜5，加入了风险管理的因素和长期收益的考虑。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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