问财量化选股策略逻辑
该选股逻辑主要是基于MACD指标进行筛选，条件包括涨幅在2%-7%之间，价格在5元至30元之间，并且60分钟线上的DIF值大于DEA值。
选股逻辑分析
这个选股逻辑的优点是简单易懂，直接选择了MACD指标中的一组参数来筛选股票。缺点是对股票的价格波动有一定的依赖性，因为涨跌幅和价格区间都是人为设定的，可能会错过一些其他的好机会。
有何风险？
这种选股逻辑的风险主要在于主观因素的影响。对于涨幅和价格区间的选择，投资者可能会根据自己的经验和判断来进行调整，但这种方式往往带有很大的个人偏见，可能会导致选择出的结果并不符合实际情况。
如何优化？
首先，可以考虑扩大价格区间的范围，以便更全面地筛选出符合条件的股票。其次，也可以考虑引入更多的技术指标或者基本面数据，以减少主观因素的影响。
最终的选股逻辑
- 股票价格：5元至30元。
- 涨幅：2%-7%。
- 60分钟线上DIF值大于DEA值。
常见问题
- 这个选股逻辑是否适用于所有的股票？
- 不一定，不同的股票可能会有不同的行情和走势，需要结合实际情况进行调整。
- 是否可以添加其他的技术指标或者基本面数据来提高选股的准确性？
- 可以，比如市盈率、市净率等基本面数据，以及KDJ、RSI等技术指标。
python代码参考
import talib
def macd_filter(symbol):
# 获取股票信息
data = yf.download(symbol)
# 计算MACD值
macd = talib.MACD(data['Close'])
# 筛选出满足条件的股票
selected = (macd[1] > macd[0]) & (macd[1] / macd[0] > 1.08) & (data['Close'] > 5) & (data['Close'] < 30)
return selected
这段代码使用了yfinance库获取股票数据，然后使用talib库计算MACD值，最后通过比较DIF值和DEA值的大小，以及股票价格的范围，筛选出符合条件的股票。
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。