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名，机构抄底的个股。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，个股热度可以反映市场关注度，机构抄底则可以反映机构对某些个股的看好程度。通过此选股逻辑，可以筛选出在市场趋势向上、有市场关注度、机构看好的标的，并增加投资成功的概率。
有何风险？
- 机构抄底的数据具有一定滞后性，可能会导致错过一些投资机会；
- 机构抄底并不一定就意味着股票会表现不错，机构也可能存在误判；
- 仅考虑MACD指标的投资策略，可能会导致错过其他重要的市场信号；
- 样本量偏小，可能存在统计学偏差。
如何优化？
- 结合其它技术指标，例如KDJ、RSI等，提高选择标的的准确性；
- 考虑加入基本面分析，选择具有实质性价值和行业优势的标的；
- 加入其他因素的影响，例如龙头、板块题材等；
- 考虑完善选股逻辑，例如加入股票市盈率、市净率等指标，从长期角度更全面地寻找符合投资逻辑的标的。
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名，机构抄底的个股。在此基础上可以根据具体情况适当加入其它筛选条件。同时可以根据预测市场走势、相应行业的板块题材等进行筛选。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;
其中CLOSE为收盘价，EMA为指数平均数。
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)
data_stock_m['MACD'] = (data_stock_m['DIF'] - data_stock_m['DEA']) * 2
data_stock_filtered = data_stock_m[(data_stock_m['MACD'] > 0) & (data_stock_m['hot'] > 0) & (data_stock_m['institution_buy_ratio'] > 0)]
result_sorted = data_stock_filtered.sort_values(by=['hot', 'institution_buy_ratio'], ascending=[False, 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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