问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑以下三个方面：
- MACD零轴以上：表示当前股票处于上涨趋势；
- PE大于0：表示当前股票的市盈率正常；
- 三个技术指标同时金叉：表示该股票处于技术面上的黄金买入点。
有何风险？
- 如果采取多个技术指标联合使用来确定股票的买点，可能导致信号过于稀疏，导致选出的股票数量过少；
- 拉长时间跨度来观察本质面和行业属性，该策略可能存在时间窗口类风险。
如何优化？
- 可以适当调整选股策略，根据市场行情和个股特性进行细节调整；
- 可以从信号质量和数量两个方面考虑优化选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上、PE大于0、三个技术指标同时金叉，需要基于具体情况进行调整和综合分析。
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
PE指标：
PE:FIELD('pe_ttm', 0)
三个技术指标同时金叉指标公式：
CROSS(MA(CLOSE, 5),MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10),MA(CLOSE, 20)) AND CROSS(MA(CLOSE, 20),MA(CLOSE, 30))
选股筛选公式：
MACD > 0 AND PE > 0 AND CROSS(MA(CLOSE, 5),MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10),MA(CLOSE, 20)) AND CROSS(MA(CLOSE, 20),MA(CLOSE, 30))
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
# 获取股票列表并计算选股筛选条件
data = ak.stock_zh_a_daily().reset_index()
condition1 = data['macd'] > 0
condition2 = data['pe_ttm'] > 0
condition3 = data['close'].rolling(5).mean() > data['close'].rolling(10).mean()
condition4 = data['close'].rolling(10).mean() > data['close'].rolling(20).mean()
condition5 = data['close'].rolling(20).mean() > data['close'].rolling(30).mean()
stock_list = data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4 & condition5]
# 按涨跌幅从大到小排序
result_sorted = stock_list.sort_values(by=['pct_chg'], ascending=False)
## 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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