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，20日均线大于120日均线的股票。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，长短期均线可以反映股票的价格趋势和长期表现。综合这些因素可以找到既有市场关注度和趋势，又具有长期价值的潜力股。
有何风险？
- 长短期均线交叉点对选股有重要影响，但因为存在滞后性，可能会错过短期收益；
- 热点概念股存在局限性，有可能错过一些优秀的潜力股；
- 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。
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；
- 适时根据市场情况进行轻重调整，避免过度投资热点概念，同时注重投资组合的多元化，降低管理风险。
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，20日均线大于120日均线的股票。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 talib as ta
data_stock_price = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000")
data_macd = ak.stock_zh_a_daily_em_indicator(symbol="macd")
ma20 = ta.MA(data_stock_price['close'], timeperiod=20)
ma120 = ta.MA(data_stock_price['close'], timeperiod=120)
result_list = []
for i in range(len(data_macd)):
if (data_macd['macd'].iloc[i] > 0) and (ma20.iloc[-1] > ma120.iloc[-1]):
result_list.append(data_macd['symbol'].iloc[i])
result_filtered = data_stock_price[data_stock_price['ts_code'].isin(result_list)]
result_sorted = result_filtered.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？
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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