问财量化选股策略逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好且上市时间大于一定阈值的股票作为投资标的。该策略从技术面和基本面两个角度出发，选取MACD值在零轴以上的股票代表其经济基本面整体上处于扩张状态，企业性质良好代表着公司未来具有较好的盈利前景，上市大于一定阈值则代表公司已经经历了一定的市场考验，在投资策略中更值得长期投资。
选股逻辑分析
该选股策略充分考虑了技术面和基本面的因素，选取MACD值在零轴以上的股票，能够更可靠地代表公司经济基本面的扩张状态，企业性质良好则代表着公司未来具有良好的盈利前景。同时，选取上市大于一定阈值的股票能够过滤掉一些短线投机资金，更有利于长期投资。
有何风险？
该选股策略可能存在一定的市场风险。上市时间长并不一定代表公司具有优质的财务数据和业绩表现，股票的价格和市场情绪也可能会受到一些非基本面的因素的影响。此外，过份依赖技术面的指标也有可能忽略掉一些基本面因素，存在一定的误判市场形势的可能。
如何优化？
可以加入更丰富的市场因素变量，如市盈率、市净率等，进一步筛选出符合投资期望的标的。同时应加强基本面分析，对股票内在的财务等基本面因素予以重视，以便更全面地反映市场的实际情况。
最终的选股逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好，且上市时间大于一定阈值的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
CLOSE>MA(CLOSE,20) AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10)) AND INDUSTRY_CITIC.CITIC1 != "银行" AND INDUSTRY_CITIC.CITIC1 != "证券"
Python代码参考
import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime, timedelta
jq.auth("账户名", "密码")
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
months_ago = (datetime.now() - timedelta(days=365*2)).strftime('%Y-%m-%d')
q = jq.query(jq.valuation).filter(jq.valuation.code.in_(jq.get_all_securities().index.tolist()))
df_valuation = jq.get_fundamentals(q)
df_valuation = df_valuation[(df_valuation['pe_ratio']>0) & (df_valuation['pe_ratio']<100)]
df_stock_basics = jq.get_all_securities('stock')
df_stock_basics = df_stock_basics[df_stock_basics['start_date'] < months_ago]
df = df_valuation.merge(df_stock_basics[['name', 'start_date', 'industry_code', 'display_name' ]], left_index=True, right_index=True)
df.index.name = 'code'
df.reset_index(inplace=True)
stock_list = []
for code in df['code'].tolist():
estimate = jq.get_money_flow(code=code, start_date=yesterday, end_date=today)
if len(estimate) >= 2 and estimate.iloc[-1]['volume']/estimate.iloc[-2]['volume'] > 0.5 and estimate.iloc[-1]['volume']/estimate.iloc[-2]['volume'] < 2:
stock_list.append(code)
price_df = jq.get_price(stock_list, end_date=today, frequency="daily", fields=["high", "low", "close"])
stock_df = price_df.iloc[-1]
stock_df = stock_df.sort_values('turnover_rate',ascending=False)
for stock_code in stock_df.index.tolist():
stock_name = jq.get_security_info(stock_code).display_name
q = jq.query(jq.indicator.MACD).filter(jq.indicator.MACD.code==stock_code).filter(jq.indicator.MACD.date==today)
df_macd = jq.indicator.run_query(q)
if len(df_macd) > 0 and df_macd.iloc[0]['macd'] > 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？
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