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，竞价主力净买大于0。选股时间为每个交易日收盘后。
选股逻辑分析
MACD指标可以反映短期市场趋势，而个股的热度实际上反映的是市场对某个标的的关注程度。选择竞价主力净买大于0，可以筛选出一些有较高关注度的标的。这样做可以增加筛选效率和成功率。
有何风险？
- 忽略了公司基本面等因素的影响，选择的标的存在一定程度的风险；
- 选股方法简单，可能出现选股集中导致结果过于集中；
- 忽略了市场的整体走势及宏观经济等因素，不能代表真实的市场状况；
- 竞价主力净买是短期的因素，不能代表长期趋势。
如何优化？
- 引入更多的基本面和技术面指标进行筛选，提高选股的多样性和全面性；
- 将竞价主力净买指标调整为更长期有效的指标，如资金流向等；
- 在选股逻辑中引入宏观经济指标的监测，根据整体行情进一步筛选标的。
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，竞价主力净买为正。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;
竞价主力净买：
JBMONEY: SELECT_DBF("C:\\T0002\\hq_cache\\zjlx.dbf",4);
JBSTATUS: SELECT_DBF("C:\\T0002\\hq_cache\\zjlx.dbf",5);
JBBUY:IF(JBSTATUS > 0 AND JBMONEY > 0, JBMONEY, 0);
JBSELL:IF(JBSTATUS < 0 AND JBMONEY > 0, JBMONEY, 0);
NETJBMONEY:JBBUY - JBSELL;
其中CLOSE为收盘价，EMA为指数平均数。
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
import talib as ta
# 获取股票数据并计算筛选结果
data_stock = ak.stock_zh_a_daily_tx(symbol="", trade_date="")
data_stock_m = data_stock.copy()
data_stock_m['DIF'] = ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=12) - ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=26)
data_stock_m['DEA'] = ta.EMA(data_stock_m['DIF'], timeperiod=9)
data_stock_m['MACD'] = (data_stock_m['DIF'] - data_stock_m['DEA']) * 2
data_stock_jb = ak.stock_individual_em_kff(symbol="sh600000")
data_stock_jb['竞买单净成交金额(元)'] = data_stock_jb['竞买单委托成交金额(元)'] - data_stock_jb['竞买单委托成交笔数']
condition = (data_stock_m['MACD'] > 0) & (data_stock_jb['竞买单净成交金额(元)'] > 0)
data_stock_filtered = data_stock_m[condition]
result_sorted = data_stock_filtered.sort_values(by=['hot'], 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？
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