问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
选股逻辑分析
MACD是一种趋势追踪指标，红柱代表上涨趋势，当MACD在零轴以上时，说明当前股票处于强势状态，有较大的上涨空间。同时，通过PE大于0可以筛选出当前股票的估值较合理。近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票，说明当前股票市场表现活跃，有较大的市场参与度。综合三个指标可以筛选出有上涨空间的股票。
有何风险？
- 市场风险：股票市场波动大，难以确保投资收益；
- 筛选条件偏主观，可能会忽略股票市场基本面的变化，有可能带来投资风险；
- 近期股价的暴涨往往伴随着风险，股票容易产生剧烈的波动。
如何优化？
- 引入其他趋势追踪指标，如KDJ等，提高选股策略的成功率；
- 考虑加入资金流入情况等基本面因素，避免忽略市场基本面数据带来的投资风险；
- 对衡量市场活跃度的指标进行深入研究，以减少对近期股价暴涨的过度依赖。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标：
DIF: EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26);
DEA: EMA(DIF, 9);
MACD: (DIF - DEA) * 2;
PE指标：
PE: FIELD('pe_ttm', 0);
近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的指标：
HIGH_PRICE: HHV(HIGH, 25);
LOW_PRICE: LLV(LOW, 25);
SINGLE_DAY_INCREASE: (CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100;
CONDITION: SINGLE_DAY_INCREASE >= 10 AND (HIGH_PRICE - LOW_PRICE) / LOW_PRICE <= 0.3;
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND CONDITION;
排序公式：
默认按照个股涨跌幅排序，这里不做展示。
Python代码参考
以下为python的选股筛选代码、排序代码，仅供参考：
import akshare as ak
# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="", adjust="qfq").reset_index()
high_price = data['high'].rolling(25).max()
low_price = data['low'].rolling(25).min()
condition = (data['close'] - data['close'].shift(1)) / data['close'].shift(1) * 100 >= 10
condition &= (high_price - low_price) / low_price <= 0.3
condition &= data['macd'] > 0
condition &= data['pe_ttm'] > 0
result = data[condition]
# 按照涨跌幅排序
result_sorted = result.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=False).head(5)
## 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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