问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，今日涨幅大于1%，且是主板上市公司的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑综合考虑了技术面、市场面和行业面。MACD和均线指标反映了股票在技术上的趋势，而涨幅则反映了市场对该股票的反应。同时，限定了主板上市公司的范围，则降低了个股风险，并增加了对行业潜力的关注，从而得到更稳健的股票。
有何风险？
- 筛选条件中忽略了股票的估值、资产结构等因素，可能会错过部分潜在的优质股票；
- 选股逻辑过度依赖技术面指标，可能会忽略其他因素的影响；
- 今日涨幅较大，在短期内可能会存在较大波动风险。
如何优化？
- 在筛选条件中加入股票的估值、资产结构等因素，增加基本面的维度，提高选股的全面性；
- 考虑增加市场风险管理策略，以控制短期风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，今日涨幅大于1%，且为主板上市公司的股票。
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
均线指标：
MA5:MA(CLOSE,5)
MA10:MA(CLOSE,10)
python代码参考
以下为python的股票筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sz000001")
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
DEA = DIF.ewm(span=9).mean()
MACD = (DIF - DEA) * 2
# 计算均线指标
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
# 筛选MACD零轴以上和今日均线向上发散的股票
condition1 = MACD > 0
condition2 = (ma5 > ma10) & (ma5.shift(1) < ma10.shift(1))
# 筛选今日涨幅大于1%的股票
quotes = ak.stock_zh_a_spot_em()
condition3 = quotes['涨跌幅'] > 1
# 筛选主板上市公司的股票
basic_info = ak.stock_zh_a_spot()
condition4 = basic_info['所属板块'] == '主板'
# 结合条件
all_conditions = condition1 & condition2 & condition3 & condition4
# 筛选出符合条件的股票
result = basic_info[all_conditions]['代码']
## 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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