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 和换手率在 3% 到 12% 之间。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 和换手率在 3% 到 12% 之间的股票进行筛选。选股逻辑将市场趋势、价格水平、流动性结合在一起，并关注股票基本面的质量。通过筛选出市场上较为具备稳定性的股票，从而获得更好的收益。
有何风险？
- 筛选的指标较为单一，对于其他因素没有较为全面的考量；
- 换手率数据存在不确定性，可能会影响选股结果。
如何优化？
- 加入更多有关市场流动性的指标；
- 考虑市场中出现的新趋势，并持续调整选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为 MACD 零轴以上、价格小于 12 和换手率在 3% 到 12% 之间。其中选股时间为每个交易日开盘前进行，筛选结果为较为具备稳定性的股票。
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;
以下是换手率在 3% 到 12% 范围内的同花顺指标公式：
HSL:=(VOL-CAPITALFLOW)/ CAPITALFLOW; // 换手率计算公式
SELECT:(HSL>0.03) AND (HSL<0.12);
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['turnover_rate'] > 0.03)
& (data_stock_price['turnover_rate'] < 0.12)
]
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。
## 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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