问财量化选股策略逻辑
选股条件为：振幅大于1、昨日9:15匹配价跌停、前天macd＜0的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要依据技术面指标进行策略的判断，其中振幅大于1的股票波动较大，昨日匹配价跌停的股票可能存在短期低估，前天MACD＜0的股票表明多头趋势可能反转。通过这些指标的筛选，可以挖掘出弹性较大、具有投资价值的个股。
有何风险？
该选股逻辑主要依据技术面指标进行策略判断，忽略了公司的基本面信息以及市场行情的影响因素，存在较大的主观性，同时对于内幕交易和资金操纵等问题的发现也存在一定的局限性。同时，简单的基于历史数据的策略具有一定的局限性，对于未来市场的变化缺乏预测性能够。
如何优化？
可从基础面、行业面等方面进行完善。适当加入公司的盈利能力当前估值等基础面指标来筛选个股，同时考虑所处行业的景气度及市场风险等因素，从产业链上寻找增长空间和行业和公司优劣，以此规避风险和提高收益。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、昨日9:15匹配价跌停、前天MACD＜0的股票，并且只选择市值大于10亿元的个股。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：SYNJZ('AMO', 0) > 1；
昨日9:15匹配价跌停：YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) == YESTODAY(CDPP('OPEN'), 1) and REF(LOW, 1) == YESTODAY(CDPP('LAST'), 1)；
前天MACD＜0：REF(MACD(12,26,9),2) < 0;
市值大于10亿元：CAPITALIZATION >= 1000000000;
python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
data = ts.get_stock_basics()
condition1 = SYNJZ('AMO', 0) > 1 # 振幅大于1
condition2 = YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) == YESTODAY(CDPP('OPEN'), 1) and REF(LOW, 1) == YESTODAY(CDPP('LAST'), 1) # 昨日9:15匹配价跌停
condition3 = REF(MACD(12,26,9),2) < 0 # 前天MACD＜0
condition4 = CAPITALIZATION >= 1000000000 # 市值大于10亿元
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4].sort_values(by='HOT', ascending=False)[:5] # 按个股热度从大到小排序名
selected_stocks = selected_data.index.values
return selected_stocks
result = get_selected_stocks()
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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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