问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业，圆弧形形态，DEA线在上涨。
选股逻辑分析
该选股策略利用了股票形态和技术指标相结合的方式筛选标的，策略简单易懂，适合新手入门。同时，技术指标DEA作为重要的MACD指标之一，可以一定程度上反映股票的趋势，有一定的实用价值。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于，虽然技术指标可以一定程度上反映市场趋势，但市场走势具有不确定性，可能存在虚假信号等风险。
如何优化？
除了考虑技术指标以外，还需将宏观经济形势、公司基本面、行业发展趋势等因素考虑进去，提高选股策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业，圆弧形形态，DEA线在上涨，同时结合市场环境、公司基本面等因素综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
C >= MA(C,60) AND C >= H * (1 + 1%) AND DEA >= DEA.REF
其中C指股票收盘价，MA(C,60)指60日均线，H为最高价，DEA为MACD指数的DIF指标的平滑移动平均线，如果满足趋势上涨则符合选股条件。
python代码参考
import tushare as ts
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
df = ts.get_hist_data('sh')
df = df[['high', 'close']]
# 圆弧形形态条件判断
df['high_diff'] = df['high'].diff()
df['close_diff'] = df['close'].diff()
df['arc'] = abs(df['close_diff'] / df['high_diff']) < 0.5
df = df.dropna()
# 技术指标DEA条件筛选
df['EMA12'] = df['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
df['EMA26'] = df['close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
df['DIF'] = df['EMA12'] - df['EMA26']
df['DEA'] = df['DIF'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
df = df[df['DEA'] > df['DEA'].shift(1)]
res = df[df['arc']][['high', 'close', 'DEA']]
return res
print(get_stock_data())
## 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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