问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、周线MACD在零轴之上。该策略主要基于技术面的指标进行买入。
选股逻辑分析
选股逻辑主要基于股票价格和成交量进行筛选，并加入MACD指标来判断股票的大势和趋势。振幅大、现量大、高开等指标反映了当日股票的活跃度和热度，MACD指标用来判断当前的市场趋势和机会。
有何风险？
该策略可能存在过度依赖技术面因素的问题，忽视了股票的基本面因素，例如公司业绩、财报等。此外，可能会存在筛选出的股票处于高估状态，盲目追高入市存在风险。同时，策略的指标和选股条件只是对单一股票进行刻画，无法保证整体市场情况和风险的评估。
如何优化？
可加入基本面因素以提高选股稳定性和安全性，例如市值、板块、ROE等指标，同时综合考虑多个技术指标，例如量比、涨跌幅、均线等，以提高选股精度和可靠性。此外，可以加入其他市场风险评估指标，例如市场风格、指数变化等等，为策略的实施和调整提供参考。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开且周线MACD在零轴之上，同时综合考虑多个基本面和技术面因素进行筛选，以找出稳定性、可靠性高的股票进行买入。
同花顺指标公式代码参考
无同花顺指标公式可提供
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market,start_date').values.tolist() if name[0] != 'S' and name[:3] != 'ST']
for ts_code in all_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date=pd.to_datetime('today'))
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date=pd.to_datetime('today'))
weekly_data['macd'], weekly_data['macdsignal'], weekly_data['macdhist'] = ta.MACD(weekly_data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if len(daily_data) < 60 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data['high'].max() < 5 or daily_data.iloc[-1]['open'] == daily_data.iloc[-1]['low'] or weekly_data['macd'].iloc[-1] < 0 or weekly_data['macdsignal'].iloc[-1] < 0:
continue
selected_stocks.append((pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', ts_code=ts_code, fields='name').iloc[0]['name'], ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，基于股票价格波动和成交量进行筛选，结合MACD指标来判断当前市场大势和趋势。建议综合考虑多个指标和因素，例如均线、量比、财务数据等，提高选股准确度和可靠性。同时注意风险控制，综合考虑市场风险和股票风险进行决策。
## 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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