问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名前100的股票；然后筛选出10日涨幅大于0小于35的股票；最后筛选出前天macd小于0的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于资金强度、短期涨幅和macd指标来筛选股票。首先，按照资金强度排序可以筛选出市场中资金关注度较高的股票，这些股票可能具有更强的上涨动力。其次，选择10日涨幅大于0小于35的股票，可以筛选出近期有上涨趋势的股票，但又没有过度上涨的股票，这些股票可能具有较好的投资价值。最后，筛选出前天macd小于0的股票，可以筛选出短期技术指标处于弱势的股票，这些股票可能具有较好的反弹机会。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了资金强度、短期涨幅和macd指标，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，该策略只能筛选出部分股票，而不能保证筛选出的股票一定会有较好的投资回报。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的筛选条件，如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更高级的量化技术，如机器学习算法，来筛选股票。
最终的选股逻辑
根据资金强度、短期涨幅和macd指标，结合公司的财务状况、行业前景等其他因素，筛选出具有较好投资价值的股票。
python代码参考
以下是使用pandas和numpy库实现该策略的python代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选资金强度排名前100的股票
sorted_data = data.sort_values(by='amount', ascending=False)
top_100 = sorted_data.head(100)
# 筛选10日涨幅大于0小于35的股票
top_100 = top_100[(top_100['close'] - top_100['open']) / top_100['open'] > 0 and (top_100['close'] - top_100['open']) / top_100['open'] < 0.35]
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## 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？
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