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，且昨日主力控盘的股票作为投资标的。该策略综合了技术面、基本面和基于主力资金的选股因素，MACD值在零轴以上的股票代表公司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，昨日主力控盘则代表着市场中出现了较大的资金流入，从而提高了该股票的投资价值。
选股逻辑分析
该选股策略从技术面、基本面和基于主力资金的选股因素出发，MACD值在零轴以上的股票代表公司经济基本面的扩张状态，企业性质良好代表着公司未来具有良好的盈利前景，昨日主力控盘则代表着主力资金的流入，提高了该股票的投资价值。
有何风险？
该选股策略关注短期资金流入情况，可能会过度追求短期股票价格上涨，忽略公司的基本面情况，从而造成不合理的投资决策。同时，市场情绪的变化以及主力资金的流动难以预测，不能保证股票价格始终能够保持上涨状态。
如何优化？
可以加入更多基本面因素，如资产负债率、环比净利润增长率等因素来筛选出资产基本面更优秀的标的。同时，可以增加一些技术面指标，如KDJ、RSI等指标，以便全面反映股票的市场情况。此外，在筛选昨日主力控盘时，可以考虑加入主力资金的流入量等更加详细的因素。
最终的选股逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质良好，且昨日主力控盘的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
MACD>0 AND HIGH/REF(HIGH,1)>1.05 AND REF(HIGH/REF(HIGH,1),1)<1.05 AND LLV(BIG-LITTLE,20)==0
Python代码参考
import talib
import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
jq.auth("账户名", "密码")
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).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'] < yesterday]
price_df = jq.get_price(df_stock_basics.index.tolist(), end_date=today, frequency="daily", fields=["low", "high", "close", "volume"])
df = df_valuation.merge(price_df.reset_index(), left_index=True, right_on='code')[['name', 'pe_ratio', 'pb_ratio', 'low', 'high', 'close', 'volume']]
df = df[(df['pe_ratio']>0) & (df['pb_ratio']>0)]
df['market_cap'] = df['close'] * df['volume']
df = df[df['market_cap'] > 2e+8].sort_values('market_cap', ascending=False)
df['macd'], df['macdsignal'], df['macdhist'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df = df[df['macd']>0]
df_weekly_big = jq.get_money_flow([x for x in df.index.tolist()])
df_weekly_big = df_weekly_big['change_pct'].groupby('code').apply(lambda x: len(x[x>0])/len(x[(x>0)|(x<0)]))
df_weekly_big = df_weekly_big.reset_index()
df_weekly_big.columns = ['code', 'big_control_ratio']
df = df.merge(df_weekly_big, on='code')
df = df[df['big_control_ratio'] > 0.7]
df = df.sort_values('market_cap', ascending=False)
stock_list = df.index.tolist()
for code in stock_list:
stock_name = jq.get_security_info(code).display_name
q = jq.query(jq.indicator.MACD).filter(jq.indicator.MACD.code==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:
q1 = jq.query(jq.finance.STK_HOLDS_INST_DETAIL).filter(jq.finance.STK_HOLDS_INST_DETAIL.code==code).filter(jq.finance.STK_HOLDS_INST_DETAIL.pub_date==yesterday).order_by(jq.finance.STK_HOLDS_INST_DETAIL.end_date.desc()).limit(1)
df_inst = jq.finance.run_query(q1)
if len(df_inst) > 0 and df_inst.iloc[0]['b_rate'] > 70:
print("(" + 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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