问财量化选股策略逻辑
挑选振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%，且前天MACD小于0的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑继续筛选了MACD指标，以此降低入市风险，选取具有一定底部形态，但尚未启动上涨行情的股票。
有何风险？
MACD指标可能会滞后于市场行情，因此可能会将某些潜在上涨股票排除在外。此外，该指标忽略了公司基本面的影响，不应该是唯一的选股指标。
如何优化？
配合其他技术指标或基本面筛选条件进行综合选股，可以有效提高选股的准确性和可靠性。同时，应该密切关注市场变化，适时调整选股策略，以更好地把握市场机会。
最终的选股逻辑
挑选振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%，且前天MACD小于0的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 挑选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH-LOW)/OPEN
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 挑选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME,1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 挑选前天MACD小于0的股票
macd_diff = MACD_DIFF()
macd_bool = macd_diff[2] < 0
// 挑选合适的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & macd_bool
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 挑选振幅大于1的股票
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude >= 1
# 挑选前日实际换手率在3到28之间的股票
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 挑选前天MACD小于0的股票
macd_data = ts.get_hist_data('600519', ktype='D', macd=(12, 26, 9))
macd_diff = macd_data['macd'] - macd_data['signal']
macd_bool = macd_diff.iloc[-2] < 0
# 挑选合适的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & macd_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上仅为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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