问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,竞价主力净买大于0。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了股票振幅、技术面指标和资金面分析，竞价主力净买大于0表示当天筹码处于上升趋势，可能会对股票价格造成推动。振幅和周线红柱可以反映出短期价格波动性和趋势性。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了股票的基本面数据，如果市场行情转势或股票基本面发生变化，可能导致收益的下降。同时，竞价主力净买同样是基于过去的数据，不能保证未来的表现。
如何优化？
类似于之前的选股逻辑一样，可以加入更多的基本面数据进行综合考虑。同时，可以考虑加入资金面数据并进行相关限制，如控制竞价主力净买的幅度和变化等。
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.竞价主力净买大于0；
4.ROE大于10%。
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 = MAIN_NET_INFLOW_RATE() > 0;
C4 = ROE() > 10;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3 AND C4;
RESULT = SELECTOR;
其中，MAIN_NET_INFLOW_RATE() 表示竞价主力净买入率的指标函数，ROE() 表示净资产收益率。
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
df_daily = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')
maingo = get_money_flow(stock,start_date=start_date, end_date=end_date, fields=['main_net_inflow_rate'])
c3 = maingo.iloc[-1]['main_net_inflow_rate'] > 0
df_info = get_fundamentals(query(indicator.roe).filter(indicator.code == stock), start_date=start_date, end_date=end_date)
c4 = float(df_info['roe']) > 10
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3 and c4:
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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