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，DEA上涨，并结合公司基本面因素进行辅助分析。
选股逻辑分析
选股逻辑主要考虑了技术分析和基本面分析，MACD指标和均线指标可以反映出价格趋势的变化，考虑DEA上涨可以反映价格回调后出现反弹趋势。结合这些因素，选择了价格走势良好、公司发展稳健的个股。
有何风险？
- 该逻辑仅考虑了技术指标和DEA上涨趋势，其他技术指标和基本面信息并未充分考虑，可能有漏选优质股票的风险；
- 股价走势出现大幅波动或突发事件可能导致DEA出现不稳定的变化，影响选股结果；
- 依赖于技术指标的股票筛选可能因为市场环境变化而失效。
如何优化？
- 考虑加入更多技术指标和基本面信息进行综合筛选，增强选股逻辑的稳健性；
- 如遇DEA出现异常波动的情况，可以选择加入其他指标进行综合判断，例如RSI或KDJ指标；
- 放宽选股条件，例如根据回调幅度和震荡幅度进行灵活调整，增强选股逻辑的适应性。
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，DEA上涨，并结合公司基本面因素进行辅助分析，综合考虑技术分析和基本面信息，筛选出价格稳定、业绩优良的股票。
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)
资金强度指标：
资金强度线=（当日成交额＊2） ／（当日最高价＋当日最低价）＊100＊10000
python代码参考
以下为python的股票筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取股票历史行情数据和公司基本面数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh000001")
fudf = ak.stock_financial_abstract_sina('未知')
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
DEA = DIF.ewm(span=9).mean()
MACD = (DIF - DEA) * 2
# 计算均线指标
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
# 按DEA上涨进行筛选
condition1 = DEA > DEA.shift(1)
# 筛选MACD零轴以上
condition2 = MACD > 0
# 筛选今日均线向上发散
condition3 = (ma5 > ma10) & (ma5.shift(1) < ma10.shift(1))
# 结合所有条件
all_conditions = condition1 & condition2 & condition3
# 筛选公司基本面良好的个股
good_stocks = fudf[fudf['净利润同比增长率'] > 0.2]['code'].tolist()
# 结合基本面条件
all_conditions = all_conditions & df['code'].isin(good_stocks)
# 筛选出符合条件的股票
result = df[all_conditions]['code']
## 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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