问财量化选股策略逻辑
该选股策略包含元素“元宇宙”、“30日平均线向上”和“日线MACD>0”。
选股逻辑分析
该选股策略包含了元宇宙和趋势均线的筛选条件，同时加入了技术指标MACD的判断条件，即要求日线MACD>0。MACD指标是股市技术分析中常用的技术指标之一，可以较好的确认趋势。该策略的目的是找出当下强势的股票，追踪其趋势。
有何风险？
- 该选股策略没有加入基本面的考虑，可能选出的股票不具备长期投资价值；
- 技术指标MACD的判断条件可能忽略了其他重要的技术指标，错过了一些优良标的；
- 强调均线向上，可能会忽略了其他趋势走平或下降但仍优秀的标的。
如何优化？
- 针对选出的股票要进行基本面分析，综合考虑公司的质量和价值；
- 综合考虑多个技术指标，如可以加入RSI等指标；
- 至于均线向上的要求，可以适当放宽，或是加入其他的趋势确认指标，以减少漏选优良标的情况。
最终的选股逻辑
基于元宇宙和30日平均线向上，选出日线MACD>0的股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
30日平均线向上：MA(CLOSE, 30) > REF(MA(CLOSE, 30), 1)
日线MACD>0：MACD(CLOSE, 12, 26, 9) > 0
Python代码参考
import pandas as pd
import baostock as bs
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
condition2 = df['close'] > pd.Series(df['close']).rolling(window=30).mean().shift(1)
condition3 = pd.Series(df['close']).rolling(window=12).mean() > pd.Series(df['close']).rolling(window=26).mean()
condition4 = pd.Series(df['close']).ewm(span=9).mean() > pd.Series(df['close']).ewm(span=9).mean().shift(1)
condition5 = condition3 & condition4
conditions = [condition1, condition2, condition5]
selected = df[conditions]
# 可以加入其他指标的筛选条件和综合分析
# selected = selected[other_conditions]
return selected
## 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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