问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为 MACD 技术指标零轴以上、价格小于 12 元、周线 MACD 指标在零轴之上。选股时间为每个交易日开盘前 10 点进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面考虑，综合了 MACD 技术指标和价格两个条件，同时考虑了周线MACD指标的状态。MACD 技术指标反映市场的短期走势，而价格小于 12 元可以考虑低估值的股票投资机会，周线MACD指标的状态可以考虑市场的长期走势。综合考虑多个条件，可以更加准确地筛选出具有潜在投资机会的股票。
有何风险？
- 选股条件的局限性可能会导致优质股票被错过，例如连续涨停股被排除在外，不能充分利用股票短期的强势走势。
- MACD 指标的计算周期和参数容易影响选股的结果，需要根据实际情况进行选股条件调整。
如何优化？
- 在综合考虑技术指标的情况下，可以增加其他市场情绪指标，例如融资融券余额、资金流向等，以提高选股结果的稳定性和准确性。
- 可以根据不同行业和板块的情况进行细分，针对不同行业和板块筛选更为合适的技术指标和情绪指标，以充分发掘不同板块的投资机会。
- 应进行永久性数据与实时数据的协同规划、数据的自动化处理等方式进行的优化，以确保选股的准确性和及时性。
最终的选股逻辑
综合考虑 MACD 技术指标、价格和周线 MACD 指标三个条件，筛选出符合条件的股票，并结合其他技术指标和市场情绪指标的情况下进行综合考虑选股结果。
同花顺指标公式代码参考
以下是 MACD 指标、价格条件和周线 MACD 指标的同花顺指标公式：
MACD(C, 12, 26, 9);
CROSS(MACD, 0);
CLOSE < 12;
REF(MACD(C, 12, 26, 9), 1) > 0 AND MACD(C, 12, 26, 9) > 0;
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_minute(symbol="sh601988", period="d") # 获取股票 K 线数据，可根据实际需求调整
close_price = data_stock_price["close"].tolist()
ma5 = talib.MA(np.array(close_price), timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(np.array(close_price), timeperiod=10)
cross_over = np.where(ma5 > ma10, 1, 0)
cross_below = np.where(ma5 < ma10, 1, 0)
gold_cross_day = np.where(np.logical_and(cross_over[:-1] == 0, cross_over[1:] == 1), 1, 0)
death_cross_day = np.where(np.logical_and(cross_below[:-1] == 0, cross_below[1:] == 1), 1, 0)
short, long, m = 12, 26, 9
dif, dea, macd = talib.MACD(np.array(close_price), fastperiod=short, slowperiod=long, signalperiod=m)
weekdif, weekdea, weekmacd = talib.MACD(np.array(close_price), fastperiod=short * 5, slowperiod=long * 5, signalperiod=m * 5)
data_stock_list = ak.stock_info_a_code_name() # 获取股票基本信息数据
target_stocks = []
for i in range(len(data_stock_list)):
if data_stock_list["价格"].iloc[i] < 12 and macd[i] > 0 and gold_cross_day[i] and weekmacd[i - 4] > 0 and weekmacd[i - 3] > 0 and weekmacd[i - 2] > 0 and weekmacd[i - 1] > 0 and weekmacd[i] > 0:
target_stocks.append([data_stock_list.index[i], data_stock_list["名称"].iloc[i]]) # 将符合条件的股票加入选股名单中
注意，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。同时需要根据实际情况查询对应的 AKShare 数据接口。同时，最后还需要根据自己需求，调整选股结果输出方式。
## 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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