问财量化选股策略逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好且今日最大跌幅在-4%至-5%之间的股票作为投资标的。该策略既从技术面选股，又从基本面、市场情绪等角度选股，同时限制了最大跌幅，以降低投资风险。
选股逻辑分析
该选股策略主要采用技术面和基本面、市场情绪指标选股，同时限制了最大跌幅，降低了投资风险。选取MACD值在零轴以上的股票代表其经济基本面整体上处于扩张状态，企业性质良好的股票具有相对的估值优势，而限制最大跌幅则降低了投资风险。此外，限制最大跌幅在-4%至-5%之间，可以结合当前市场情绪来判断市场走势，更加稳妥。
有何风险？
该选股策略主要风险在于，过度凸显基本面和技术面指标，忽略了其他市场因素的影响，可能存在一定安全隐患。同时，由于使用了最大跌幅指标，可能会削弱短期波动带来的收益机会，不利于盈利提升。
如何优化？
可以增加市场情绪指标，例如交易量、大宗交易等参考因素，更全面、客观描述公司的财务状况、盈利能力等方面因素，从而提高选股的准确性和策略的稳健性。
最终的选股逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好且今日最大跌幅在-4%至-5%之间的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
(VAR1 > 0) AND (NOT ST) AND (STOCKMAXDROPVALUE2 >= -4) AND (STOCKMAXDROPVALUE2 <= -5) ORDER BY VOLUME_PRICE_RATIO ASC LIMIT 5
Python代码参考
import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime
jq.auth("账户名", "密码")
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
q = jq.query(jq.income.net_profit) \
.filter(jq.income.code.in_(jq.get_all_securities().index.tolist())) \
.filter(jq.income.statDate == "2019-12-31")
df = jq.get_fundamentals(q)
df['max_drop'] = None
for code in df.index.tolist():
price_df = jq.get_price(code, end_date=today, frequency="daily", fields=["close", "high_limit", "low_limit"])
if price_df.iloc[-1]['close'] < price_df.iloc[-1]['low_limit']:
df.loc[code, 'max_drop'] = (price_df.iloc[-1]['close'] - price_df.iloc[-1]['low_limit']) / price_df.iloc[-1]['close'] * 100
elif price_df.iloc[-1]['close'] > price_df.iloc[-1]['high_limit']:
df.loc[code, 'max_drop'] = (price_df.iloc[-1]['high_limit'] - price_df.iloc[-1]['close']) / price_df.iloc[-1]['close'] * 100
df = df[(df['max_drop'] >= -5) & (df['max_drop'] <= -4) & ~(df['name'].str.startswith('ST'))]
stock_list = []
for code in df.index.tolist():
estimate = jq.get_money_flow(code=code, count=2)
if len(estimate) >= 2 and estimate.iloc[-1]['volume'] < estimate.iloc[-1]['volume']:
stock_list.append(code)
price_df = jq.get_price(stock_list, end_date=today, frequency="daily", fields=["high", "low", "close"])
stock_df = price_df.iloc[-1]
stock_df = stock_df.sort_values('turnover_rate',ascending=False)
for stock_code in stock_df.index.tolist():
stock_name = jq.get_security_info(stock_code).display_name
q = jq.query(jq.indicator.MACD).filter(jq.indicator.MACD.code==stock_code).filter(jq.indicator.MACD.date==today)
df_macd = jq.indicator.run_query(q)
if len(df_macd) > 0 and df_macd.iloc[0]['macd'] > 0:
print("(" + stock_code + ")" + stock_name + " 符合条件")
## 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？
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