问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、前25天有涨停的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于以下几个方面：
- MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
- PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
- 前25天有涨停：表示股票有一定的市场关注度，有可能存在上涨趋势。
评估以上指标，筛选出的股票具有较高的投资价值。
有何风险？
- 选股策略风险：过于依赖历史数据、过于追求短期收益的投资策略容易导致投资风险增加；
- 涨停板观念风险：过于依赖短期涨停板信息的投资思路，容易陷入盲目跟风的风险。
如何优化？
- 结合个股基本面数据，如盈利、估值等多维度筛选股票；
- 不要过度依赖短期涨停信息，可以引入其他技术指标以满足不同投资者的投资需求。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、前25天有涨停的股票。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)
涨停板指标：
UP_LIMIT:=UPPER(C),1;
LIMIT:=IF(C=UP_LIMIT,1,0);
LAST_DAY_LIMIT:=SUM(LIMIT,25)>0;
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND LAST_DAY_LIMIT
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
import pandas as pd
import talib
# 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()
ma10 = data['close'].rolling(10).mean()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
condition3 = data['up_limit'].rolling(25).sum() > 0
# 合并选股条件
result = data[condition1 & condition2 & condition3]
# 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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