问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,外盘/内盘大于1.3。
选股逻辑分析
这个选股逻辑主要依据的是技术面和资金面的情况，筛选出同时具备趋势性和资金活跃的股票，进一步挖掘这些股票的短期投资机会。
有何风险？
该选股逻辑只考虑了振幅、周线的柱线颜色和外盘/内盘的比值等因子，没有考虑其他因素，如是否必须有成交量的增长、股票估值等。因此，选出的股票可能存在一些潜在的风险，不能作为唯一的选股标准。
如何优化？
可以结合其他的技术分析指标（如RSI、BOLL等）、基本面数据（如市盈率、市净率、财务数据等）和行业因素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.外盘/内盘大于1.3。
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 = ((OI - II) / II) > 1.3;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，OI 和 II 分别表示当天的外盘和内盘数据，MACD 函数用于计算股票的技术指标，COLOR 函数用于获取MACD柱线的颜色，RED 表示红柱线。
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
# 资金面数据
oi = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['w_opint'], skip_paused=True, fq='pre')['w_opint']
ii = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['w_ipint'], skip_paused=True, fq='pre')['w_ipint']
c3 = (oi - ii) / ii > 1.3
# 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
