问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,饮料酒进出口。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑技术面指标外，还加入了饮料酒进出口的条件。这样做是基于饮料酒进出口数据对饮料酒板块的影响，来进行选股。
有何风险？
该选股逻辑仍然只考虑了部分的技术面指标以及饮料酒进出口数据，没有涵盖公司基本面等其他因素，可能存在选到不符合自己风格或盈利能力差的股票的可能性。
如何优化？
可以基于饮料酒企业的基本面数据进行进一步分析筛选，提高选出强势股票的准确率。另外，也可以结合其他相关板块的数据指标或消息来在选股中进行判断。
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.饮料酒进出口;
4.结合其他技术面指标和板块数据。
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 = IMPORT("Z0009051") > EXPORT("Z0009051") AND IMPORT("WBBBJY") > EXPORT("WBBBJY");
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中饮料酒的进出口数据可以通过在同花顺中搜索相应代码来获得，这里以 "Z0009051" 和 "WBBBJY" 作为代表。
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饮料酒进出口数据
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['low', 'high'], skip_paused=True, fq='pre')
df_import = get_query_count('Z0009051', stock, start_date, end_date)
df_export = get_query_count('WBBBJY', stock, start_date, end_date)
if not df_weekly.empty and not df_import.empty and not df_export.empty:
# 计算MACD指标和进出口条件，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_import.iloc[-1]['value'] > df_export.iloc[-1]['value']
# 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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