问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、KDJ刚形成金叉的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于以下几个方面：
- MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
- PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
- KDJ形成金叉：表示买入力量在增强，将有可能出现上涨趋势。
综合考虑以上几个指标，筛选出的股票具有较高的投资价值。
有何风险？
- 市场风险：选股依赖于股票市场行情，股票市场上的不确定性风险仍是存在的；
- 选股逻辑风险：筛选出的股票仅仅符合筛选条件，并不代表经济面和基本面信息良好；
- KDJ指标不准确：KDJ指标可能存在错误或滞后性，导致选出的股票不符合选股逻辑。
如何优化？
- 可以引入其他技术指标，如RSI等技术指标，以充分考虑市场所有影响因素；
- 可以对指标的出现时间和KDJ金叉之前的形态进行更加详细的分析，以减少误判的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、KDJ刚形成金叉的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
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
PE指标：
PE:FIELD('pe_ttm',0)
KDJ指标：
RSV:(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100
K:SMA(RSV,3,1)
D:SMA(K,3,1)
J:3*K-2*D
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND CROSS(J, D) AND REF(CROSS(J, D), 1) = 0
排序公式：
默认按照个股涨跌幅排序，这里不做展示。
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 pandas as pd
import talib
# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="", adjust="qfq").reset_index()
ma10 = data['close'].rolling(10).mean()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
k, d, j = talib.STOCH(data['high'].values, data['low'].values, data['close'].values, fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
condition3 = (j > d) & (j.shift(1) < d.shift(1))
# 合并选股条件
result = data[condition1 & condition2 & condition3]
# 按照涨跌幅排序
result_sorted = result.sort_values(by=['pct_chg'], 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？
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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