问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上，今日均线向上发散，元宇宙。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过筛选出MACD零轴以上、今日均线向上发散和具有元宇宙概念的股票。通过MACD指标和均线指标判断股票趋势，通过元宇宙概念判断股票潜在的未来增长性。
有何风险？
- 元宇宙概念尚属于不确定领域，其可持续性和资产价值难以确定；
- 需要结合其他基本面、行业及市场因素进行综合分析。
如何优化？
- 结合股票所属行业分析其未来增长空间及市场需求性；
- 增加对股票基本面的分析，包括财务数据、股本结构等。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，最终的选股逻辑为：MACD零轴以上，今日均线向上发散，具有元宇宙概念且具有良好基本面的股票。在筛选过程中，还需要结合其他行业和市场因素进行综合分析，选择具有潜力和价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙本身没有指标可供参考，此处仅提供MACD和均线的通达信指标公式：
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
import pandas as pd
# 获取股票基本面数据
stock_info = ak.stock_board_industry_name_ths()
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh000001")
# 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
condition1 = MACD > 0
# 筛选今日均线向上发散
condition2 = (ma5 > ma10) & (ma5.shift(1) < ma10.shift(1))
# 筛选具有元宇宙概念且基本面良好的股票
condition3 = stock_info['概念板块'].str.contains('元宇宙') & ...
# 结合其他条件及权重
condition4 = ...
# 组合所有条件
all_conditions = condition1 & condition2 & condition3 & condition4
# 输出选股结果
stock_list = df[all_conditions]['code']
## 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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