问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，反包，DEA上涨。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面的指标，并结合实际策略需求，选择了振幅、反包和MACD指标来帮助进行选股。振幅和反包能反映股票市场的波动性和趋势性，而MACD指标则能反映股票的买卖力量和趋势性。通过选股条件的配置，可以较好地提高股票的选股效果。
有何风险？
同样由于该选股逻辑只考虑了部分的技术指标，因此选股结果可能存在瑕疵。此外，在个别行业和市场环境下，不同指标的表现可能存在较大差异，需要慎重考虑选股条件的配置。
如何优化？
可以考虑加入更多基本面因素，如市盈率、盈利增长率等指标，进一步提高选股的准确性。同时，可以结合机器学习等算法优化股票的选股效果，选择出更符合实际需求的股票。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- MACD指标中DEA上涨。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:(DIFF - DEA > 0) AND (DIFF > REF(DIFF, 1)); // DEA上涨
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
dea = dv.get_ts("MACD_D", symbol=symbol)
diff = dv.get_ts("MACD", symbol=symbol)
# 计算其他指标
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100) & (dea.diff() > 0) & (dea > dea.shift(1))
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
在 Python 中实现整个选股逻辑，引入 MACD 指标，需要先计算出相关指标（如 DIFF、DEA）并对其进行计算和比较，从而得到选股条件。
## 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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