问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、今日均线向上发散、DEA上涨的股票。振幅大于1反映了股票的价格波动情况，今日均线向上发散则意味着股票存在短期上涨的趋势，DEA上涨则代表股票在中期上涨趋势中。选取这些指标的原因，是为了找到有短期上涨的趋势且在中期上涨趋势中的股票。
选股逻辑分析
本选股策略选取的指标包括振幅、均线、MACD指标。本策略旨在找寻在短期内存在上涨趋势，在中期上涨趋势中的股票。适合投资者在短中期内获取一定收益，同时考虑了股票的长期价值。
有何风险？
本策略所选取的指标是较为简单的技术指标，未能够对企业基本面进行充分的考量，同时，基于MACD指标过于依赖历史价格数据，可能对异常数据产生反应，从而存在误判风险。
如何优化？
可以结合其他技术指标如RSI、KDJ等进行投资策略。同时，加入基本面因素，如营收、净利润等指标，加强对企业基本面的考察，同时可以考虑加入风险控制因素，如历史波动率等指标，以高抗风险短暂回撤的股票为选股范围。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、今日均线向上发散、DEA上涨的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅: AMO
- 今日均线向上发散: C > REF(MA(C,5),1) > MA(C,5)
- DEA上涨: MACD(DEA, DIF, 9) > REF(MACD(DEA, DIF, 9), 1)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def select_stock():
stock_list = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = stock_list[stock_list["pe"] > 0]
hist_data = ts.get_hist_data(selected_stocks.index)
selected_stocks = selected_stocks[(hist_data["amplitude"] > 0.01)]
# 今日均线向上发散
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
ma5 = talib.MA(data["close"].values, timeperiod=5)
if not (data["close"][-1] > ma5[-2] and ma5[-2] > ma5[-1]):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
# DEA上涨
for stock in selected_stocks.index:
data = ts.get_hist_data(stock)
macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if not (macd[-1] > signal[-1] and macd[-1] > macd[-2]):
selected_stocks.drop(stock, inplace=True)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。
## 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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