问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为 MACD 零轴以上、价格小于 12 元、最近三日收盘价出现连续下跌。选股时间为每个交易日开盘前进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑选取了技术分析指标 MACD 和价格水平，同时考虑了短期的价格走势。在最近三个交易日中，股票价格连续下跌，可能意味着短期内出现了较大的调整或下跌趋势，可以考虑进行逆势买入。该选股逻辑偏向于技术面分析，能够较好地反映实时市场情况。
有何风险？
- 过度依赖技术面指标而忽略基本面因素，导致选股结果的判断不准确。
- 仅考虑最近三天的价格走势，可能忽略了长期趋势和基本面影响，进而对选股结果造成影响。
- 微小波动和临时市场干扰可能会导致该选股策略的准确度下降。
如何优化？
- 结合其他技术指标和基本面因素进行综合分析，以获得更全面、准确的选股结果。
- 适当延长考虑的时间区间，同时关注价格长期和短期走势，以及基本面因素的影响。
- 考虑减少干扰因素，如交易量较小的股票和市场异常行情。
最终的选股逻辑
选股逻辑为 MACD 零轴以上、价格小于 12 元、最近三日收盘价出现连续下跌。在筛选过程中，同时关注其他技术指标和基本面因素，以综合分析股票的价值。
同花顺指标公式代码参考
以下是 MACD 的同花顺指标公式：
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,M);
MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
以下是连续下跌的同花顺指标公式：
C1:REF(CLOSE,1);
C2:REF(CLOSE,2);
C3:REF(CLOSE,3);
CROSS(C1,C2) AND CROSS(C2,C3) AND CLOSE<C1 AND CLOSE<C2 AND CLOSE<C3
python代码参考
以下是 Python 的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
import talib
data_stock_price = ak.stock_zh_a_minute(symbol="sh601988", period="15") # 获取股票 15 分钟数据
close_price = data_stock_price["close"].tolist()
dif, dea, macd = talib.MACD(np.array(close_price), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
filtered = data_stock_price.loc[
(pd.Series(macd).tail(2).count() == 2) # MACD 有两个值
& (macd[-1] > 0) # MACD 大于 0
& (data_stock_price['close'].iloc[-1] < 12) # 价格小于 12 元
& (data_stock_price['close'].iloc[-3:] == data_stock_price['close'].iloc[-3:].shift(1)).all() # 最近三天价格连续下跌
]
filtered = filtered.loc[filtered.index.strftime("%H%M") == "1000"] # 选股时间为 10:00
result = filtered.merge(df_fund[["代码"]]).drop_duplicates(subset=["代码"]) # 最终选股结果
注意，由于数据在运行时需要更新，因此具体代码需要实际情况调整。
## 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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