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、100亿市值以内的无亏损企业。
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；
- 100亿市值以内的无亏损企业：选择市值较小、盈利稳定的企业。
有何风险？
- 过于关注市值和盈利的数据，可能忽略了其他因素对股票投资的影响；
- 股票市值变化快，可能造成选股过于短期，对长期投资影响不大。
如何优化？
- 选股策略可以加入其他因素如基本面、行业趋势等，进行综合分析；
- 考虑加入股票成长性和估值等因素，对企业的潜在价值进行评估；
- 根据投资时间段的不同，选股时可以调整选取市值范围，对不同策略进行优化。
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、100亿市值以内的无亏损企业。需要结合其他指标和因素进行选股。
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：
MA10:MA(CLOSE,10)
选股筛选公式：
MACD > 0 AND MA(CLOSE,1) > MA(CLOSE,2) AND FMC <= 100000 AND ESP > 0
排序公式：
SORTBY((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,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
import talib
# 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()
fmc = stock_list['circ_mv'].fillna(0) / 100000000 # 亿
eps = stock_list['eps'] # 每股收益
stock_list['macd'], stock_list['macd_signal'], stock_list['macd_hist'] = talib.MACD(stock_list['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
stock_list['ma10'] = talib.SMA(stock_list['close'], timeperiod=10)
condition1 = (stock_list['macd'] > 0) & (stock_list['ma5'] > stock_list['ma10'])
condition2 = (fmc <= 100) & (eps > 0)
stock_list = stock_list[condition1 & condition2]
# 按涨幅从小到大排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=True)
## 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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