问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为 MACD 技术指标零轴以上、价格小于 12 元、非 ST 股票，采用非 ST 五部涨停战法进行选股。选股时间为每个交易日开盘前 10 点进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面和基本面。MACD 技术指标和价格条件综合考虑了短期和长期市场变化，非 ST 股票则反映了公司的基本面状况。非 ST 五部涨停战法则利用市场的情绪波动，筛选出最有潜力的股票。
有何风险？
- 非 ST 股票筛选可能存在偏差和误差，导致选股结果的准确性存在波动性和偏差性。
- 涨停战法虽然考虑了市场情绪，但仍存在一定的市场风险，可能导致选股结果的波动性和不确定性。
如何优化？
- 筛选非 ST 股票时，可以综合考虑公司的财务状况、行业地位等因素，提高选股结果的准确性和稳定性。
- 结合其他技术指标，如 KDJ 指标，提高选股结果的可靠性和波动性。
最终的选股逻辑
在考虑 MACD 技术指标和价格条件的情况下，排除不符合条件的股票和 ST 股票。综合考虑其他基本面因素，筛选出非 ST 股票。采用非 ST 五部涨停战法进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是 MACD 指标的同花顺指标公式：
MACD(CLOSE, 12, 26, 9);
以下是排除 ST 股票的同花顺指标公式：
NOT(GOODSIFT(EACHSTOCKINFO(), 'ST, *ST', 2, 1))
python代码参考
以下是 Python 的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import talib
data_stock_price = ak.stock_zh_a_minute(symbol="sh601988", period="D") # 获取股票日 K 线数据
close_price = data_stock_price["close"].tolist()
short, long, m = 12, 26, 9
dif, dea, macd = talib.MACD(np.array(close_price), fastperiod=short, slowperiod=long, signalperiod=m)
data_stock_quote = ak.stock_zh_a_quote_zhongxiaoxiang("sh601988") # 获取股票市场报价信息
data_stock_kind = ak.stock_board_industry_name_ths(symbol="sh601988") # 获取股票所属行业类别
if "ST" in data_stock_kind["industry"].tolist(): # 排除 ST 股票
continue
data_stock_limit = ak.stock_zh_a_limit_up_down(name="股票名称") # 获取股票涨跌停数据
if len(data_stock_limit[data_stock_limit["涨跌幅"].eq(9)]) < 5: # 筛选五日内有五个涨停板的股票
continue
filtered = data_stock_info.loc[
# 其他条件
]
result = filtered[["代码", "名称"]] # 最终选股结果
注意，由于数据在运行时需要更新，因此具体代码需要实际情况调整。同时需要根据实际情况查询对应的 AKShare 数据接口。
## 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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