问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名靠前的股票。然后筛选出前天macd小于0的股票，再筛选出涨幅小于2.6且涨幅大于-5的股票。最终选出符合条件的股票作为最终的选股结果。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于资金强度和股票的技术指标macd来筛选股票。首先根据资金强度排序，可以筛选出市场中资金关注度较高的股票。然后结合macd指标，筛选出技术指标处于弱势的股票，这些股票可能具有较好的上涨潜力。最后再结合涨幅条件，筛选出涨幅较大的股票，以确保股票具有较好的上涨空间。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了资金强度和macd指标，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。因此，该策略可能会漏掉一些具有潜力的股票。此外，该策略只考虑了股票的短期表现，而忽略了长期趋势。因此，投资者在使用该策略时需要谨慎。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更长期的技术指标，如均线等，以更好地把握股票的长期趋势。最后，可以考虑加入一些过滤条件，如成交量、换手率等，以确保选出的股票具有较好的市场表现。
最终的选股逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名靠前的股票。然后筛选出前天macd小于0的股票，再筛选出涨幅小于2.6且涨幅大于-5的股票。最后加入财务状况、行业前景等其他因素，使用更长期的技术指标，如均线等，并加入一些过滤条件，如成交量、换手率等，以确保选出的股票具有较好的市场表现。最终选出符合条件的股票作为最终的选股结果。
python代码参考
以下是使用pandas和ta-lib库实现该策略的python代码：
import pandas as pd
import talib
def get_top_n(df, n):
return df.nlargest(n, 'amount')
def get_macd(df):
ema12 = talib.EMA(df['close'], timeperiod=12)
ema26 = talib.EMA(df['close'], timeperiod=26)
macd, macd_signal, mac
## 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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