问财量化选股策略逻辑
选择MACD强势、价格低于12元、昨天连续涨停的股票作为投资标的。该策略主要关注技术面指标和市场情绪，可以从市场热度和趋势中发现新的投资机会，同时可以减少投资风险。
选股逻辑分析
选股逻辑主要关注技术面指标和市场情绪。其中，MACD强势和价格低于12元可以减少风险，连续涨停可以一定程度反映市场情绪和买入需求。这些因素既可以反映当前市场投资热度，也可以较为精准地筛选出热门股票。
有何风险？
虽然该选股策略可以从市场热度和趋势中找到新投资机会，但连续涨停并不一定代表该股票的长期上涨潜力，风险较大。同时，该策略忽视了公司基本面的因素，有可能选出盈利较差的公司。
如何优化？
可以结合公司基本面和更多的技术面指标进行筛选以提高精准度。可综合考虑PE、PB值等因素进行选股，同时增加市场情绪指标如成交量等，对连续涨停的板块或品种进行过滤。在操作风险管理上，应紧盯市场态势做出灵活的实时调整。
最终的选股逻辑
选择MACD强势、价格低于12元、昨天连续涨停的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
// MACD强势、价格低于12元、昨天3连板
MACD(12,26,9) > 0 AND CLOSE < 12 AND C/REF(C, 1) = 1 AND C/REF(C, 2) = 1 AND C/REF(C, 3) = 1;
// 以上代码表示MACD强势、价格低于12元、昨天连续涨停的股票符合选股要求
Python代码参考
from datetime import datetime, timedelta
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
df = get_history_data(stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date, ktype='D')
df['DIFF'], df['DEA'], df['MACD'] = ta.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df = df[df['close'] < 12]
yesterday_df = get_previous_quotes(stock_code)
yesterday_close = yesterday_df['close']
if yesterday_close[0] == yesterday_close[1] == yesterday_close[2] and df['MACD'] > 0:
df = df.sort_values(by='hot', ascending=False)
print("Selected:", list(df['name']))
在Python代码中，选出的标的股票按个股热度从大到小排序，并使用list输出选出的股票名称。
## 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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