问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,周线 MACD 在零轴之上。
选股逻辑分析
该选股策略选用了振幅指标、反包指标以及周线 MACD 指标来选择具有投资价值的股票。其中，振幅指标用于筛选波动较大的股票，反包指标用于筛选出具有反转信号的股票，周线 MACD 指标用于评估股票的长期趋势，并确定其是否值得投资。
有何风险？
该选股策略的风险在于，振幅指标和反包指标容易出现短期涨跌幅剧烈反弹的情况，而未来的表现不一定能够符合历史规律。同时，MACD 指标的信号会滞后股价的波动，可能会错过一些良好的投资机会。
如何优化？
可以加入其他技术指标，如均线、成交量等，以综合考虑技术面和基本面的因素，提高选股的准确性和稳定性。同时，可以加入风险管理的考虑，如设置止损、止盈、分散投资等，减少风险并提高整体收益。
最终的选股逻辑
基于以上分析，提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 周线 MACD 柱线在零轴之上。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的指标公式代码：
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:MACD(M, N1, N2) >= 0; //周线 MACD 柱线在零轴之上
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("CLOSE*VOLUME*CAPITALIZATION/10000", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(1, 1, 0),"诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
date_idx = pd.to_datetime(high.index).date
amplitude = high / low - 1
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
macd, macd_signal, macd_hist = Ta('MACD', 0, close, 12, 26, 9)
week_macd_above_zero = (macd_hist.resample('W').last() >= 0).loc[date_idx[-1]]
selected_stocks = amplitude & reverse_pattern & week_macd_above_zero
return selected_stocks.index.tolist()
选股逻辑中，我们用 Python 的 pandas 库和 TA-Lib 库计算指标，筛选出符合条件的股票列表，以得到我们需要选择的股票列表。
## 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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