问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，竞价时涨跌幅买入大单或特大单共计买入量大于0.7千万。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注以下几个方面：
- MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨状态；
- 今日均线向上发散：表示当前股票的趋势向上；
- 竞价时涨跌幅买入大单或特大单：表示该股票存在大资金的买入意愿；
- 特大单共计买入量大于0.7千万：表示该股票存在大资金的买入行为。
有何风险？
- 大单、特大单买入的信息有可能是内幕信息，需要特别关注；
- 没有考虑股票基本面等其他因素，选择单一指标的选股策略容易产生虚假信号；
- 买入大单、特大单并不一定代表着股票价值的提升，存在错误操作导致的风险。
如何优化？
- 增加其他指标进行综合评估股票的投资价值；
- 借助机器学习等相关技术，避免人为主观性对选股产生影响；
- 建立完善的风控机制，制定合理的投资策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：MACD零轴以上，今日均线向上发散，竞价时涨跌幅买入大单或特大单共计买入量大于0.7千万。需要综合分析股票的基本面等其他因素来判断是否具有投资价值。
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
均线指标：
MA5:MA(CLOSE,5)
MA10:MA(CLOSE,10)
大单、特大单指标：
TDBDF:VOLUME/OBV
TDBDF1:MA(TDBDF,3)>MA(TDBDF,10) AND REF(MA(TDBDF,3),1)<=REF(MA(TDBDF,10),1)
FILTER:TDBDF1>0.01
选股筛选公式：
MACD > 0 and MA5 > MA10 and FILTER
排序公式：
SORTBY(ROE.mean(1),1)
python代码参考
以下为python的选股筛选代码和排序代码，仅供参考：
import akshare as ak
# 获取股票列表并计算选股筛选条件
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em().reset_index()
condition1 = stock_list['macd'] > 0
condition2 = (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition3 = stock_list['tdbdf1'] > 0.01
stock_list = stock_list[condition1 & condition2 & condition3]
# 按均值从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['roe'], ascending=False)
## 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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