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，同时选择归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%小于等于100%的股票。选股时间为每个交易日收盘后。
选股逻辑分析
MACD指标可以反映短期市场趋势，而个股的热度实际上反映的是市场对某个标的的关注程度。通过选择归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%小于等于100%的股票，可以筛选出具有一定成长性并且在市场上受到关注的标的，而选取MACD零轴以上的标的则可以降低选股风险。同时，筛选结果按照个股热度从大到小排序，可以提高选取优质标的的概率。
有何风险？
- 忽略了公司基本面等因素的影响，选择的标的存在一定程度的风险；
- 筛选中的归属母公司股东的净利润（同比增长率）标准可能会受到财报披露时间、数据质量等因素的影响，存在一定的误差；
- 仅选择了归属母公司股东的净利润（同比增长率）相对较高的标的，可能会放弃一些潜在的较好投资机会。
如何优化？
- 引入更多的基本面和技术面指标进行筛选，提高选股的多样性和全面性；
- 对归属母公司股东的净利润（同比增长率）标准进行优化，考虑采用环比增长率等指标，并对相关数据进行质量分析；
- 经过初步筛选后，进一步对标的的公司业务、财务状况等指标进行深入研究，提高投资决策的准确性。
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，同时选择归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%小于等于100%的股票。选股时间为每个交易日收盘后。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标：
DIF: EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26);
DEA: EMA(DIF, 9);
MACD: (DIF - DEA) * 2;
归属母公司股东的净利润同比增长率：
NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM / NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM_1Y
按个股热度排序：
根据市场关注度指标进行排序。
Python代码参考
以下为python的选股筛选代码、排序代码，仅供参考：
import akshare as ak
import talib as ta
# 获取股票数据并计算筛选结果
data_stock = ak.stock_zh_a_daily_tx(symbol="", trade_date="")
data_stock_m = data_stock.copy()
data_stock_m['DIF'] = ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=12) - ta.EMA(data_stock_m['close'], timeperiod=26)
data_stock_m['DEA'] = ta.EMA(data_stock_m['DIF'], timeperiod=9)
condition = (data_stock_m['DEA'] > 0) & (data_stock_m['NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM'] / data_stock_m['NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM_1Y'] > 1.2) & (data_stock_m['NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM'] / data_stock_m['NET_PROFIT_PARENT_COMP_TTM_1Y'] <= 2)
data_stock_filtered = data_stock_m[condition]
# 排序
result_sorted = data_stock_filtered.sort_values(by=['hot'], ascending=[False]).head(5)
## 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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