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，未清偿可转债简称不可为空，选股时间为每日收盘后进行。
选股逻辑分析
MACD指标可以反映市场趋势，个股热度可以反映市场关注度，选择未清偿可转债简称不可为空的股票，是为了筛选出市场关注度高、债券市场表现良好的股票，进而获得较好的投资回报。
有何风险？
- 对于未清偿可转债的选择，可能存在投资者对公司基本面分析不足的情况；
- 过于依赖单一指标MACD可能导致选股策略过于单一化，缺少多方面因素的考虑；
- 选股的风格较为激进，存在一定的风险和波动性。
如何优化？
- 对公司基本面进行深入研究，从多个方面综合分析，减小基本面分析不足的风险；
- 结合其他技术指标，如RSI、KDJ等，尽可能减少单一指标的误判风险；
- 对选股的风险进行风险控制，分散投资，减小单一股票选股的风险。
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，未清偿可转债简称不可为空，选股时间为每日收盘后进行。
同花顺指标公式代码参考
选股所需通达信指标公式如下：
MACD: (EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26));
CB_NAME: CB_CQJC;
其中CLOSE为当日收盘价，EMA为指数移动平均数，MACD为MACD线，CB_NAME为未清偿可转债简称。
Python代码参考
以下为python的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import pandas as pd
data_stock_price = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh601669")
data_cb_info = ak.stock_js_lgp_cbmx(symol="sh601669")
macd = pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(12).mean()-pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(26).mean()
result_filtered = data_stock_price[(macd > 0) & (data_cb_info['CB_CQJC'] != '')]
result_sorted = result_filtered.sort_values(by=['turnover_rate'], ascending=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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