问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选取前天macd小于0的股票，再选取kdj（k）增长值的股票。
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流入较多的股票，这些股票可能具有更强的上涨动力。其次，选取macd小于0的股票，说明这些股票的短期趋势是下跌的，可能具有更好的买入机会。最后，选取kdj（k）增长值的股票，说明这些股票的短期趋势是上涨的，可能具有更好的买入机会。
有何风险？
该策略的逻辑是基于技术指标来筛选股票，但是技术指标并不总是准确的，因此该策略存在一定的风险。另外，该策略只考虑了短期趋势，而忽略了长期趋势，因此也存在一定的风险。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的技术指标来筛选股票，例如布林线、移动平均线等。此外，可以考虑加入长期趋势的分析，例如通过分析股票的历史走势来筛选股票。
最终的选股逻辑
根据资金强度由大到小排序，选取前天macd小于0且布林线在中轨上方的股票，再选取kdj（k）增长值的股票。
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的代码
stock_codes = pro.stock_codes()
# 获取前天macd小于0的股票
macd_data = pro.macd(ts_code=stock_codes, start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-01')
macd_data = macd_data[macd_data['macd'] < 0]
# 获取布林线在中轨上方的股票
stock_data = pro.boll(ts_code=stock_codes, start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-01')
stock_data = stock_data[stock_data['upper'] > stock_data['close'] * 1.2]
# 获取kdj（k）增长值的股票
kdj_data
## 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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