问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、昨天上榜龙虎榜的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于以下几个方面：
- MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
- PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
- 昨日上榜龙虎榜：表示该股票受到机构关注或资金追捧，具有很好的投资收益。
综合考虑以上几个指标，筛选出的股票具有较高的投资价值。
有何风险？
- 市场风险：选股依赖于股票市场行情，股票市场上的不确定性风险仍是存在的；
- 选股逻辑风险：筛选出的股票仅仅符合筛选条件，并不代表经济面和基本面信息良好；
- 龙虎榜数据不准确：龙虎榜数据可能存在错误或滞后性，导致选出的股票不符合选股逻辑。
如何优化？
- 可以引入其他指标，如资金流向、财务报表等指标进行综合判断；
- 可以对龙虎榜数据进行二次筛选，如筛选出买入金额大于卖出金额的股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、昨天上榜龙虎榜的股票。选股时间为每个交易日开盘前。
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
PE指标：
PE:FIELD('pe_ttm',0)
龙虎榜指标：
SELECT date,stock_code,buy_amount,sell_amount FROM lt_holds WHERE date=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 DAY);
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND SELECT date,stock_code,buy_amount,sell_amount FROM lt_holds WHERE date=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 DAY) AND buy_amount > sell_amount;
排序公式：
默认按照个股涨跌幅排序，这里不做展示。
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 pandas as pd
# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="", adjust="qfq").reset_index()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
lt = ak.stock_sina_lhb_daily(date=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d"), symbol="", indicator="买入金额占比-净额", count="500").reset_index()
lt['buy'] = lt['买入金额(万元)'] * 10000
lt['sell'] = lt['卖出金额(万元)'] * 10000
lt = lt.groupby("证券代码").agg({'buy': 'sum', 'sell': 'sum'}).reset_index()
lt['bs_ratio'] = lt['buy'] / lt['sell']
condition3 = data['ts_code'].isin(lt[lt['bs_ratio'] > 1]['证券代码'])
# 合并选股条件
result = data[condition1 & condition2 & condition3]
# 按照涨跌幅排序
result_sorted = result.sort_values(by=['pct_chg'], 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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