问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名靠前的股票。然后筛选出前天macd小于0的股票。最后选择10日涨幅大于0小于35的股票作为最终的筛选结果。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于资金强度和股票的技术指标来筛选股票。首先，根据资金强度排序可以筛选出市场中资金关注度较高的股票，这些股票可能具有更高的投资价值。其次，筛选出前天macd小于0的股票，说明这些股票的短期趋势可能向下，需要警惕。最后，选择10日涨幅大于0小于35的股票，说明这些股票在近10天内有上涨的趋势，但涨幅不是很大，可能存在投资机会。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了资金强度和股票的技术指标，没有考虑其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，该策略只能筛选出部分股票，不能保证筛选出的股票一定会有投资价值。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更高级的技术指标来筛选股票，以提高筛选的准确性。
最终的选股逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名靠前的股票。然后筛选出前天macd小于0的股票。最后选择10日涨幅大于0小于35的股票，并加入公司财务状况和行业前景等其他因素作为最终的筛选结果。
python代码参考
import talib
def get筛选结果():
# 获取资金强度排名靠前的股票
stocks = get_stocks()
sorted_stocks = sorted(stocks, key=lambda x: x['amount'], reverse=True)
# 筛选出前天macd小于0的股票
filtered_stocks = []
for stock in sorted_stocks:
if talib.MACD(stock['data'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9).D < 0:
filtered_stocks.append(stock)
# 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票
filtered_stocks = []
for stock in filtered_stocks:
if stock['data'].iloc[-10] > stock['data'].iloc[-20] and
## 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？
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