问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，前天MACD＜0，流通市值在50亿-100亿之间。该选股策略是综合考虑技术面和基本面的选股方法，旨在筛选出波动较大、技术面存在问题，且具备一定规模的公司股票。
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、流通市值在50亿-100亿之间。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，流通市值在50亿-100亿之间则说明股票属于相对健康、具有一定规模的公司股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
只关注流通市值会忽略财务数据、行业情况和公司治理等重要因素的影响。
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对技术指标的应用需要选择合适的参数和时间周期，如果使用不当可能会影响选股结果。
-
过度依赖历史数据，对未来的预测不够准确。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
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在综合考虑技术面和基本面的基础上，考虑其他重要因素的影响，如财务数据、行业情况和公司治理等。
-
增加风控措施，如设置止损或止盈，防止亏损过大。
-
加强对技术指标和趋势判断的理解和应用，增加选股策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，前天MACD＜0，流通市值在50亿-100亿之间。该选股策略是基于技术面和基本面综合考虑的选股方法。
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`,
MACD(12,26,9) AS `macd`,
(CIRCULATION_MARKET_VALUE/100000000) AS `circulation_market_value`
FROM
EMAS(
(VOL() > 50000) AND
(MACD(12,26,9) < REF(MACD(12,26,9),2)) AND
(HIGH - LOW) / REF(CLOSE,1) > 0.01 AND
(CIRCULATION_MARKET_VALUE/100000000 > 50) AND
(CIRCULATION_MARKET_VALUE/100000000 < 100)
),
60,1
) WHERE (macd<0 AND macd<REF(macd,1))
该公式基于选股逻辑中的三个条件：振幅大于1、前天MACD＜0，流通市值在50亿-100亿之间，同时增加了指数平滑移动平均线（EMAS）等技术指标进行筛选。
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
# 计算股票的振幅和MACD
amplitude = (df['high'] - df['low']) / df['close'].shift(1)
macd = ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')
# 判断是否处于流通市值在50亿到100亿之间
circulation_market_value = symbol_info(symbol).circulation_market_value / 100000000
if not (50 <= circulation_market_value <= 100):
continue
# 缩短name字段
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，流通市值在50亿-100亿之间，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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