问财量化选股策略逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好、KDJ（K值）最近10日的增长值为正的股票作为投资标的。该策略主要从技术面和基本面两方面入手，从技术面选择MACD表现较好且KDJ指标增长良好的股票，同时要求企业性质良好。从基本面方面选择财务稳健的企业，认为这类企业更容易具备稳定增长和投资价值。
选股逻辑分析
该选股策略同样是从技术面和基本面两方面入手，从技术面选择MACD表现较好且KDJ指标增长良好的股票，同时要求企业性质良好。该策略认为，技术面和基本面两方面有利于选取稳健、稳定增长的企业。
有何风险？
该选股策略可能存在一些风险。首先，市场变化、公司内部问题等风险可能会对该选股逻辑的效果产生影响。其次，市场投资需要考虑众多因素，单一因素的选股策略存在过于简化的风险。
如何优化？
可以进一步考虑企业财务指标、资产负债表等基本面数据，并综合考虑多个因素来进行选股。同时，在技术面上也可以结合其它技术指标形成更完整的选股策略。此外，KDJ指标增长值的确定也可以适当考虑其它因素如RSI指标、MACD金叉等因素进行评估。
最终的选股逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好、KDJ（K值）最近10日的增长值为正的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
(MACD(12,26,9) > 0) AND (PT_TYPE=0) AND REF(KDJ(9,3),1) > REF(KDJ(9,3),2) AND (STOCK_CIRCULATION_VALUES >= 5000000000) AND (STOCK_CIRCULATION_VALUES <= 10000000000) AND (ST_FLAG_NO_ST = 1) ;
Python代码参考
import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime, timedelta
jq.auth("账户名", "密码")
yesterday = (datetime.now().date() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
q = jq.query(jq.finance.STK_LIST).filter(jq.finance.STK_LIST.type== 'CS').filter(jq.finance.STK_LIST.board_type_code== '001').filter(jq.finance.STK_LIST.stock_circulation_values>=5000000000).filter(jq.finance.STK_LIST.stock_circulation_values<=10000000000).filter(jq.finance.STK_LIST.st_flag_no_st == 1)
df = jq.finance.run_query(q)
for stock_code in df.index.tolist():
stock_name = jq.get_security_info(stock_code).display_name
q = jq.query(jq.finance.STK_BAR).filter(jq.finance.STK_BAR.code == stock_code)
df_stock = jq.finance.run_query(q)
if len(df_stock) > 10:
df = jq.get_price(stock_code, count=30, end_date=yesterday, frequency='daily', fields=['open', 'close', 'high', 'low'])
kdj = abstract.KDJ(df, N=9, M1=3, M2=3)
diff, dea, macd = abstract.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if diff[-1] > dea[-1] and macd[-1] > 0 and kdj['k'][1] < kdj['k'][0]:
print("(" + stock_code + ")" + stock_name + " 符合条件")
## 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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