问财量化选股策略逻辑
本股票选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天有涨停板的股票，并且日线MACD大于0的股票作为买入标的。
选股条件为：元宇宙、前25天有涨停板、日线MACD大于0。
选股逻辑分析
本选股策略利用MACD指标衡量股票走势，找到现在属于上涨趋势的股票，并在其增加买入标的来做进一步操作。前25天有涨停板的股票是热门股票，具备明显的市场强势，带有风口效应，更有机会在当时或不久之后上涨。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 忽略股票基本面的因素，可能会选择一些企业的外形表现好，但公司基本面不佳的股票；
- 过于追求热门股、抱团效应，可能会忽略一些潜力和长线价值股；
- MACD指标并非绝对可靠的指标，有被临时的市场变化干扰带来姿势的风险。
如何优化？
为进一步提高选股策略的准确性和稳定性，可以：
- 引入其他量化指标，如RSI等，综合判断趋势；
- 加入市场领域或板块的因素，作为一个辅助指标，从而提高选股的准确性；
- 对于大型市价变化情况，二次判断市场的供需和前景，以避免因市场异常而产生的误判。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天有涨停板且日线MACD大于0的股票作为买入标的，以寻找具有较高业绩的股票。
选股条件为：元宇宙、前25天有涨停板、日线MACD大于0。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：前25天有涨停板，日线MACD > 0
TDX公式：
C1: REF(CLOSE>REF(CLOSE,1),25) > 0; // 前25天有涨停板
C2: MACD() >= 0; // 日线MACD > 0
SELECT IF(C1 AND C2, 1, 0);
同花顺公式：
选出前25天有涨停板且日线MACD大于0的股票。
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
df = data.copy()
today = df.index.get_level_values('date').unique()[-1]
codes = df.loc[today]['证券代码'].unique().tolist()
select_df = []
for code in codes:
his_df = df.loc[df.index.get_level_values('code') == code]
if his_df.empty or len(his_df) < 26:
continue
if his_df['涨停板'].rolling(window=25).sum().iloc[-1] == 0:
continue
if his_df['MACD_DIF'].iloc[-1] > his_df['MACD_DEA'].iloc[-1]:
select_df.append(code)
select_df.sort(key=lambda x: df.loc[(today, x), '市值'], reverse=False)
return select_df
## 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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