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，同时选择今日上涨幅度大于1%的主板股票。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。今日上涨幅度大于1%意味着该标的具有一定的上涨潜力。通过选择MACD零轴以上和按个股热度从大到小排序的标的，可以降低选股风险并提高选中优质标的的概率。同时，只选取主板股票可以降低投资风险。
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；
- 筛选的标准将潜在的优质中小盘股可控性忽略，在收益率方面可能会放弃一些潜在的较好机会；
- 仅选择了今日上涨幅度大于1%的主板股票，可能会忽略掉其他类型的优质标的。
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；
- 对选股的标准进行灵活调整，包括但不限于归纳选股模型；
- 经过初步筛选后，进一步对标的的公司业务、财务状况等指标进行深入研究，提高投资决策的准确性。
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，同时选择今日上涨幅度大于1%的主板股票。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;
今日涨幅：
(C / C1 - 1) * 100 > 1
其中C为今日收盘价，C1为昨日收盘价。
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)
condition = (data_stock_m['DEA'] > 0) & ((data_stock_m['close'] / data_stock_m['close'].shift(1) - 1) * 100 > 1) & (data_stock_m['SECTOR'] == "主板")
data_stock_filtered = data_stock_m[condition]
# 排序
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？
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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