问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、现量大于1万手、高开的股票。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；
- 现量大于1万手：表示当前股票交易活跃度较高；
- 高开：表示当前股票市场情绪较好，买入意愿较强；
- 综合考虑以上几个指标，筛选出的股票具有一定的上涨空间和较低的风险。
有何风险？
- 行情风险：带有风险的权益类投资在短时间内可能会出现暴露使您完全或部分损失某一笔投资金额的情况；
- 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；
- 选股条件风险：选股条件过于简单，无法覆盖所有市场情况。
如何优化？
- 可以加入其他技术指标（如RSI、KDJ）来辅助判断股票的走势，从而提高选股逻辑的可靠性；
- 可以适当调整现量条件和高开条件，以反映市场实际情况；
- 可以考虑引入基本面和财务面的指标，以评估股票真实价值；
- 可以结合量化方法进行选股，以提高筛选的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、现量大于1万手、高开的股票。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)
现量条件指标：
VOLUME > 10000
高开条件指标：
OPEN > REF(CLOSE,1)
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND VOLUME > 10000 AND OPEN > REF(CLOSE,1)
排序公式：
默认按照个股热度（比如日成交额）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
condition3 = data['volume'] > 10000
condition4 = data['open'] > data['close'].shift()
stock_list = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]
# 按照个股热度排序
stock_list['hs'] = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_list['symbol'].tolist(), adjust="hfq", start_date=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d"), end_date=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")).groupby('symbol').agg({'amount': 'sum'})
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['hs'], 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
