问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，按今日竞价金额排序前5。
选股逻辑分析
该选股逻辑在前一个选股逻辑基础上，按照今日竞价金额进行排序，选出排名前5的股票。
竞价金额是当日开市至接近上午结束时的成交额，是对买入意愿的一种体现，排序后选出排名靠前的股票可能意味着市场对这些股票的看好程度更高，有可能有较好的表现。
有何风险？
- 前5只股票未必代表市场的全部机会；
- 需要根据实时数据进行排序，可能出现选择的过时风险。
如何优化？
- 可以增加其它选股条件，例如股价等；
- 减少排名的个数，减小选择的过时风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，按今日竞价金额排序前5。
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
均线指标：
MA5:MA(CLOSE,5)
python代码参考
以下为python的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh600000")
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
DEA = DIF.ewm(span=9).mean()
MACD = (DIF - DEA) * 2
# 计算均线指标
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
# 按竞价金额排序并取前5只股票
top5 = df.sort_values(by='竞价金额', ascending=False).iloc[:5]
# 过滤条件：MACD零轴以上，今日均线向上发散
all_conditions = (DIF > 0) & (ma5.shift(1) < ma5)
# 筛选出符合条件的股票
result = top5[all_conditions]
## 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。
