问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序名，圆弧形。选股时间为每日开盘后进行。
选股逻辑分析
该选股策略也是以MACD和个股热度作为筛选因子，并加入了圆弧形的限制。圆弧形是技术分析中的一种形态，一般指股票价格的变化呈现一个由低到高、或由高到低再到高的圆弧形态。而MACD和个股热度均为短期策略的重要指标，加上圆弧形的限制则可以更加科学合理地进行选股。
但是，同样仅仅依靠这几个指标进行选股也存在盲目性和不足之处。在实际操作过程中，选股策略需要更加完善和严密。
有何风险？
- 圆弧形的判断需要一定的经验和技巧，存在个人主观因素。
- 圆弧形对于单次的交易而言是有限制的，不能完全代表趋势，存在短时盲区。
- 仅仅依靠这几个指标来进行选股可能会导致筛选出的股票数量较少，增加风险集中度。
如何优化？
- 加入更加全面和合理的指标来进行筛选和约束，增加选股的准确性和实用性。
- 结合股票所处的行业和基本面情况来进行优化和调整，避免盲目性和不确定性。
- 结合技术分析中的其他形态，如头肩底、倒锤头等来进行更加全面的选股分析。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序名，且出现圆弧形态。应用以上逻辑进行股票选股。
同花顺指标公式代码参考
圆弧形暂时没有通达信指标公式代码。
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 pandas as pd
data_stock_price = ak.stock_zh_a_minute(symbol="sh601988", periodicity='1') # 获取股票数据，注意需要分钟数据
macd = pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(12).mean() - pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(26).mean()
result_filtered = data_stock_price[macd > 0]
result_sorted = result_filtered.sort_values(by='turnover_rate', ascending=False)
result_arc = # 识别圆弧形态，暂缺代码
result_top = result_arc.sort_values(by='热度', ascending=False).iloc[:100] # 选取前100条数据作为筛选结果
## 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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