问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为 MACD 零轴以上、价格小于 12 和元宇宙。选股时间为每个交易日开盘前进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术面进行筛选，通过 MACD 零轴以上、价格小于 12 和元宇宙进行筛选。其中，元宇宙指代全息科技和虚拟现实领域等科技方向，是未来科技行业的重要赛道。通过综合考虑市场趋势、价格水平和未来潜在方向，选出相较于市场风险更小且具备未来潜力的股票。
有何风险？
- 由于元宇宙是一个未来的概念，目前市场上尚未形成明确的概念，因此定义模糊和风险难以确定；
- 在筛选元宇宙相关股票时，市场上可能存在一些伪概念或者宣传炒作较为渲染的股票。
如何优化？
- 加入更多有关未来科技领域的市场信息，例如游戏产业、AI 等方向；
- 考虑公司基本面的风险，结合技术指标进行筛选。
最终的选股逻辑
选股逻辑为 MACD 零轴以上、价格小于 12 和元宇宙。其中选股时间为每个交易日开盘前进行，筛选结果为相较于市场风险更小且具备未来潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是 MACD 的同花顺指标公式：
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,M);
MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
以下是价格小于 12 的同花顺指标公式代码：
C:收盘价；
SELECT:C<12;
python代码参考
以下是 Python 的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import talib
data_stock_price = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh601988") # 获取股票数据，需要日线数据
filtered = data_stock_price.loc[
(pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(12).mean() - pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(26).mean() > 0)
& (data_stock_price['close'] < 12)
& (data_stock_price['ts_code'].isin(['600734.SH', '002273.SZ', '002707.SZ', '002207.SZ'])) # 具体元宇宙股票代码需要自行调整
]
result = filtered # 最终选股结果
注意，由于同花顺指标公式较多，代码根据需求自行选择实现。另外，由于数据在运行时需要更新，因此具体代码需要实际情况调整。同时，元宇宙相关股票需要结合实际情况进行调整，代码仅供参考。
## 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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