问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序名，10天内涨停天数大于2的股票。涨停天数是指股票价格在一天内涨幅达到10%以上而且当天的成交量也大于前一交易日的成交量。选股时间为每日收盘后进行。
选股逻辑分析
MACD指标可以反映市场趋势，个股热度可以反映市场关注度，涨停天数可以反映股票市场热度和机构投资者的看好程度。综合这些因素可以找到既有市场关注度和趋势，又具有较高的涨幅潜力的股票。
有何风险？
- 涨停股票存在一定的波动性，有可能出现大幅回调或暴跌；
- 过度依赖技术指标而忽略基本面指标，可能会导致选股失误；
- 涨停天数只考虑了近期市场热度，对股票公司的长期发展情况缺乏考虑。
如何优化？
- 加入其他指标，如RSI、KDJ等，进行筛选和验证，增强选股的准确性；
- 加入基本面指标，如市盈率、市净率等，进行综合鉴别，降低误判率；
- 可以考虑加入其他评估指标，如流通市值等，对筛选出的股票进行加权排序，降低偏差。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，按个股热度从大到小排序名，10天内涨停天数大于2的股票。选股时间为每日收盘后进行。
同花顺指标公式代码参考
选股所需通达信指标公式如下：
MA20: MA(CLOSE, 20);
MA120: MA(CLOSE, 120);
MACD: (EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26));
MACD_SIGNAL: EMA(MACD, 9);
其中CLOSE为当日收盘价，EMA为指数移动平均数，MA为简单移动平均数。
Python代码参考
以下为python的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import pandas as pd
data_stock_price = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh601669")
turnover_data = ak.stock_zh_a_tick_tx_js_fenshi(symbol="sh601669")
turnover_data['pct_change'] = turnover_data['成交额变化'].pct_change()
day_data = turnover_data[turnover_data['pct_change'] > 0.1]
day_count = day_data.resample('D')['pct_change'].count().reset_index()
day_count = day_count[day_count['pct_change'] >= 2]
result_list = []
for i in range(len(day_count)):
result_list.append(day_count['交易日期'].iloc[i].strftime('%Y-%m-%d'))
result_filtered = data_stock_price[(data_stock_price['trade_date'] >= result_list[0]) & (data_stock_price['trade_date'] <= result_list[-1])]
result_filtered['MA20'] = pd.Series(result_filtered['close']).rolling(window=20).mean()
result_filtered['MA120'] = pd.Series(result_filtered['close']).rolling(window=120).mean()
result_filtered = result_filtered.dropna()
ma20 = result_filtered['MA20']
ma120 = result_filtered['MA120']
result_list = []
for i in range(len(result_filtered)):
if (result_filtered['MACD'].iloc[i] > 0) and (ma20.iloc[-1] > ma120.iloc[-1]):
result_list.append(result_filtered['ts_code'].iloc[i])
result_sorted = result_filtered[result_filtered['ts_code'].isin(result_list)].sort_values(by=['close'], ascending=True)
## 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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