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，竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于 0.7 亿元。选股时间为每个交易日开盘前进行。
选股逻辑分析
该选股逻辑包含了技术面、市场情绪因素和资金流向等多个方面的考量。选股时在技术面指标 MACD 零轴以上的条件下，按照个股热度从大到小排序名，增加策略的可靠性与盈利潜力；进一步考虑资金流向，加入涨跌幅大单与特大单共计买入量的条件，筛选出具备趋势性和强势资金支持的个股，从而实现风险控制和盈利最大化的平衡。
有何风险？
- 策略依赖于市场情绪因素和资金流入，受到市场做空情绪影响的风险较大；
- 假如选股时大单和特大单的买入量集中于某几天，则会影响选股的稳定性；
- 选股的时间窗口过于短暂，具有较大的随机性。
如何优化？
- 选股逻辑可以加入一些基本面指标以及行业分析进行优化；
- 增加筛选结果的样本数，可以引入历史数据或多周期的数据进行处理，从而获得更为稳定的选股结果；
- 选股时间可以适当延长，根据市场行情进行调整。
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，竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于 0.7 亿元。选股时间为每个交易日开盘前进行。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信的 MACD 指标公式：
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,M);
MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
以下是竞价时涨跌幅指标公式：
JGUP:(HIGH-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*100;
JGDN:(LOW-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1)*100;
以下是大单、特大单指标公式：
SD:VOL * ((C - LOW) - (HIGH - C)) / (HIGH - LOW);
MDD:REF(MA(SD,M),A);
DD: (SD + MDD) * B;
LDD:EMA(DD,C);
SDYF:REF(SDYF,A);
CTD:F2>=1000000 AND F2<2000000;
TDD:F2>=2000000;
BALANCE:SMA(C*V,MA);
FILTER:CTD AND (JGUP > 1.5 OR JGDN < -1.5) AND (TDD AND BALANCE > 70*10000) OR (NOT TDD AND BALANCE > 30*10000);
python代码参考
以下是 Python 的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
data_stock_price = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh601988") # 获取股票数据，需要日线数据
macd = pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(12).mean() - pd.Series(data_stock_price['close']).ewm(26).mean()
filtered = data_stock_price.loc[
(macd > 0) & FILTER
].sort_values(by=['HOTMA5'], ascending=False)
result = filtered.loc[filtered['low'] < filtered['low'].shift(1)] # 最终选股结果
注意，由于同花顺指标公式较多，代码根据需求自行选择实现。另外，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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