问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、今日最低价小于昨日最低价的股票。选股时间为每个交易日收盘后。
选股逻辑分析
MACD是一种趋势追踪指标，红柱代表上涨趋势，当MACD在零轴以上时，说明当前股票处于强势状态，有较大的上涨空间。同时，通过PE大于0可以筛选出当前股票的估值较合理。将今日最低价与昨日最低价进行比较，可以发现股票当前处于相对低位，有可能出现反弹走势。综合三个指标可以筛选出潜在反弹的股票。
有何风险？
- 过于依赖技术指标，忽略了基本面数据带来的投资风险；
- 仅按当前股票的历史最低价进行筛选，忽略了当前市场的总体趋势和板块走势；
- 在低位的股票存在反弹的概率较大，但风险同样也很高，如果没有足够的风险控制，可能会造成较大的损失。
如何优化？
- 引入其他技术指标和基本面数据来拓宽选股预判条件，提高精准度和投资成功率；
- 根据市场整体趋势和板块走势来选择适合的股票，避免过多地依赖历史低位概念；
- 加入风险控制策略，避免投资风险过大导致的损失。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、今日最低价小于昨日最低价的股票。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;
PE指标：
PE: FIELD('pe_ttm', 0);
收盘价指标：
CLOSE: CLOSE;
昨日最低价指标：
YESTERDAY_LOW: REF(LOW, 1);
今日最低价指标：
TODAY_LOW: LOW;
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND TODAY_LOW < YESTERDAY_LOW;
排序公式：
默认按照个股市值排序，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
# 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()
condition = (data['macd'] > 0) & (data['pe_ttm'] > 0) & (data['low'] < data.groupby('ts_code')['low'].shift(1))
result = data[condition]
# 按照市值排序
result_sorted = result.sort_values(by=['circ_mv'], 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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