问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,今日上涨>1主板。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑股票的技术面指标，筛选出当日上涨的主板股票，并且要求振幅大于1，周线红柱，进一步加强了对技术面情况的关注。
有何风险？
该选股逻辑仅考虑了股票的技术面情况，没有考虑到公司的基本面数据，筛选出的股票存在一定风险。同时，该选股逻辑也没有考虑到市场因素和其他因素的影响，选股效果可能存在一定波动性。
如何优化？
可以结合公司的基本面数据和其他技术指标进行筛选，同时考虑到市场因素和其他因素的影响，进行综合分析和筛选，提高选股的准确度和稳定性。
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.今日主板上涨；
4.结合公司的基本面数据和其他技术指标进行筛选。
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 = INDEXRANK(get_growth_rate(1), '000001.XSHG') <= 100; //获取今日上涨的主板股票
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中 INDEXRANK 函数用于获取今日上涨的主板股票，get_growth_rate(1) 函数用于计算股票当日的涨跌幅度。
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:
# 获取技术面数据
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
macd = MACD(df_weekly['close'], 12, 26, 9)
c2 = macd['macd'][-1] > 0 and macd['diff'][-1] > 0
c3 = stock in get_index_stocks('000001.XSHG') and get_growth_rate(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, fields='close')[0][-1] > 0
# 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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