问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,dea上涨。
选股逻辑分析
该选股逻辑是基于技术面指标的选择方法。振幅大于1、周线红柱反映了股票较强的技术面趋势，而dea上涨则代表了股票相对强势，能够筛选出具备较强技术面指标的股票。
有何风险？
该选股逻辑只考虑了部分技术面指标，对公司基本面等其他因素没有进行考虑。此外，虽然该选股逻辑中选用了技术面指标，但并不能保证选出的股票一定盈利或者是符合自己的投资风格。
如何优化？
为了更准确地筛选出强势股票，可以结合其他技术面指标，如金叉、股价距离20日均线等指标综合考虑。在实际操作中，还可根据投资策略进行针对性选择。
最终的选股逻辑
完善选股逻辑如下：
1.振幅大于1;
2.周线红柱;
3.dea上涨;
4.结合其他技术面指标。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = DIFF(CLOSE, MA(CLOSE, 9)) > DIFF(MA(CLOSE, 12), MA(CLOSE, 26));
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，DIFF(CLOSE, MA(CLOSE, 9)) > DIFF(MA(CLOSE, 12), MA(CLOSE, 26))表示dea上涨的条件，其他指标同之前的例子。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取该股票在指定时间内的周线数据和日线数据
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['low', 'high'], skip_paused=True, fq='pre')
df_daily = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True)
if not df_weekly.empty and not df_daily.empty:
# 计算MACD指标和dea上涨条件，判断是否符合选股逻辑
c1 = AMP(df_daily['close']) > 1
c2 = MACD(df_weekly['low'], 12, 26, 9)['macd'][-1] > 0 and MACD(df_weekly['low'], 12, 26, 9)['diff'][-1] > 0
c3 = (df_daily['close'] - MA(df_daily['close'], 9)) > (MA(df_daily['close'], 12) - MA(df_daily['close'], 26))
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 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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