问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1, 底部抬高, 日线MACD＞0。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合运用了技术面指标和情绪面指标的判断，能较全面地反映股票价格的短期走势。同时，加入日线MACD指标的判断，可以更加准确地反映股票价格短期走势的强度和方向性，提高选股的有效性。
有何风险？
该选股策略一定程度上仍然依赖于股票价格的短期走势，容易遗漏一些潜力良好但短期走势不佳的股票。同时，MACD指标对于快速波动的股票选股效果可能并不理想。此外，该选股逻辑缺乏对公司基本面的判断，有可能选到外在表现不错但内在实力不足的公司。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的可靠性和有效性，可结合其他技术面指标和基本面指标进行综合判断。比如加入成交量、均线、KDJ等技术面指标，以及市盈率、市净率等基本面指标，进一步提高选股的准确性。同时，考虑采用机器学习、深度学习等方法对指标进行优化和筛选，提高选股效率和准确性。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.底部抬高；
3.日线MACD指标大于0；
4.加入其他技术面指标和基本面指标综合判断。
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 = BOTTOM(HIGH, 2) > BOTTOM(HIGH, 3) > BOTTOM(HIGH, 4);
C3 = MACD(12, 26, 9) > 0;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
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历史K线数据
df_kline = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'], skip_paused=True, fq='pre')
# 计算振幅和底部抬高指标，判断是否符合选股逻辑
c1 = df_kline['high'].std() > 1
c2 = BOTTOM(df_kline['high'], 2) > BOTTOM(df_kline['high'], 3) > BOTTOM(df_kline['high'], 4)
# 计算MACD指标，判断是否符合选股逻辑
c3 = macd(df_kline)['macd'].iloc[-1] > 0
# 加入其他技术面指标和基本面指标的判断
# 选取符合条件的股票，加入结果列表中
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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