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%，并且日线macd值大于0的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的波动性、交易行为和趋势性指标，并将趋势性指标进一步细化为MACD指标。通过MACD的正值来筛选具有健康上升趋势的标的，结合活跃的交易行为和足够的波动性，来挑选具备较好上涨空间的标的。
有何风险？
同样，该策略可能受到市场走势的影响，如果市场行情不稳定，股票的波动性可能会导致振幅变化较大，从而干扰选股结果。此外，MACD指标的可靠度也有待考虑，需要扩大筛选时的样本量。
如何优化？
在挑选股票过程中可以考虑结合其他技术指标，如KDJ、RSI等，来综合判断股票的趋势性和买入时机。同时，可以通过多样化的股票组合来降低风险。
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%，并且日线macd值大于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MACD日线值大于0的股票
DIF = EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26)
DEA = EMA(DIF, 9)
MACD = (DIF - DEA) * 2
MACD_bool = MACD > 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MACD日线值大于0的股票
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
dif = (hist_data['close'].ewm(span=12).mean() - hist_data['close'].ewm(span=26).mean())
dea = dif.ewm(span=9).mean()
macd = (dif - dea) * 2
macd_bool = macd > 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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