问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上，昨日主力控盘，剔除昨日涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过筛选出MACD零轴以上、昨日主力控盘和剔除昨日涨停的股票。通过MACD指标判断股票趋势，通过主力买卖情况判断股票热度和市场情绪，剔除昨日涨停股票避免票价过高、资金风险较大等情况。
有何风险？
- 剔除昨日涨停股票可能会过度依赖历史数据，导致选出来的股票没有足够的热度；
- MACD指标不足以判断股票趋势，还需要结合其他技术指标进行全面分析；
- 主力买卖情况可能会受到市场情绪等外部因素的影响，存在一定程度的不确定性。
如何优化？
- 考虑引入其他技术指标和基本面因子，如RSI、布林线、市盈率等，多方面综合分析；
- 对昨日涨停的过滤条件可以进行优化，可以挑选涨幅较低但涨停次数较少的股票进行筛选，避免票价过高、风险过大等情况；
- 在主力买卖情况判断上，可以结合量价关系等指标进行更多维度的分析。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，最终的选股逻辑为：MACD零轴以上，昨日主力控盘，昨日不涨停。在筛选过程中，还需要结合其他技术指标、基本面因子等多方面进行综合分析，选择具有潜力和价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标：
DIF:EMA(12)-EMA(26)
DEA:EMA(12)的MID(DIF)
MACD:(MID-DEA)×2
python代码参考
以下为python的股票筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh000001")
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
MID = DIF.ewm(span=9).mean()
DEA = MID.ewm(span=9).mean()
MACD = (MID - DEA) * 2
# 筛选MACD零轴以上
condition1 = MACD > 0
# 筛选昨日主力控盘
condition2 = df['close'] > df['vol'] * 2 / (df['amount'] / 10000)
# 剔除昨日涨停
date_condition = df['date'] >= pd.to_datetime('1 days ago')
tmp_df = df[~tmp_df['pct_chg'].shift(1).fillna(0).astype(bool)]
condition3 = tmp_df['code'] > 0
#结合其他相对强势的指标
condition4 = ...
# 组合所有条件
all_conditions = condition1 & condition2 & condition3 & condition4
# 输出选股结果
stock_list = df[all_conditions]['code']
## 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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