问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序，同时选择三连阴的股票。选股时间为每个交易日收盘后。
选股逻辑分析
MACD指标可以反映短期市场趋势，而个股的热度实际上反映的是市场对某个标的的关注程度。通过按照三连阴进行筛选，可以选择出短期内下跌风险较大的标的，从而避免买入可能存在的下跌风险。同时，结合MACD指标和个股热度的双重筛选，可以有效降低选错标的的风险。
有何风险？
- 三连阴的判断标准与实际投资决策之间可能存在不确定性，需要注意潜在风险；
- 忽略了公司基本面等因素的影响，选择的标的存在一定程度的风险；
- 忽略了日内市场波动和其他市场情绪等因素的影响，筛选结果可能存在误差；
如何优化？
- 引入更多筛选因素，如公司财务信息等，提高筛选的多样化和全面性；
- 对三连阴的判断标准进行进一步优化，如引入更多技术指标，减少筛选过程中的误差；
- 尝试引入大盘指数等更宏观的信息作为筛选因素，提高选股效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序，同时选择三连阴的股票。选股时间为每个交易日收盘后。
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;
三连阴判断公式：
CLOSE < REF(CLOSE, 1) AND REF(CLOSE, 1) < REF(CLOSE, 2) AND REF(CLOSE, 2) < REF(CLOSE, 3)
排序公式：
按照个股热度从大到小排序。
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 talib as ta
# 获取股票数据并计算筛选结果
data_stock = ak.stock_zh_a_daily_tx(symbol="", trade_date="")
data_stock_m = data_stock.copy()
data_stock_m['DIF'] = ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=12) - ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=26)
data_stock_m['DEA'] = ta.EMA(data_stock_m['DIF'], timeperiod=9)
data_stock_m['DEA_DIFF'] = data_stock_m['DEA'] - data_stock_m['DEA'].shift(1)
condition = (data_stock_m['DEA_DIFF'] > 0) & (data_stock_m['DIF'] > 0) & (data_stock_m['close'] < data_stock_m['close'].shift(1)) & (data_stock_m['close'].shift(1) < data_stock_m['close'].shift(2)) & (data_stock_m['close'].shift(2) < data_stock_m['close'].shift(3))
data_stock_filtered = data_stock_m[condition]
# 排序
result_sorted = data_stock_filtered.sort_values(by=['hot', 'DEA_DIFF'], ascending=[False, 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？
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