问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并且前天的MACD指标小于0的股票。
选股逻辑分析
该选股策略将前一题的“昨日涨停”改成了前天的MACD指标小于0。前天MACD小于0表示股票处于下跌趋势，并在DEA指标上涨之上进行约束，以充分考虑股票走势和走势的连贯性。而且加入DEA指标上涨是为了确保股票具有改善的空间，换手率在3%-12%是基于最近的股票活跃程度而选择的。
有何风险？
同样会存在市场行情对该选股策略的影响，如市场环境变化、个股基本面突变等。同时，MACD指标的可靠性也需要考虑，特别是该指标会有滞后现象，可能存在选股效果不理想的情况。
如何优化？
可以采用其他技术指标来替换MACD指标，例如：RSI、BOLL指标等。同时，可以考虑加入一些基本面的因素，如公司财务状况、行业竞争力等，来进一步筛选稳定性更高的个股。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨并且前天的MACD指标小于0的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率在3%-12%：TURN<N>=AVG(TURN, N) AND TURN<N+1>AVG(TURN, N+1) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12
DEA指标上涨：REF(MA(CLOSE,12),1)>REF(MA(CLOSE,26),1) AND MA(CLOSE,12)>MA(CLOSE,26) AND MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26)>MA(MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26),9)
前天MACD小于0：MACD(12,26,9) < REF(MACD(12,26,9), 2) AND REF(MACD(12,26,9), 2) < 0
选股：SELECT(CODE, DEA指标上涨 AND 换手率3%-12% AND MACD前天小于0, NOT ST)
python代码参考
import pandas as pd
import talib
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'close']]
df['dea_up'] = (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=26)) & (talib.MA(df['close'], timeperiod=12) > talib.MA(df['close'], timeperiod=12).shift(1))
macd, _, _ = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['macd_down'] = (macd < macd.shift(2)) & (macd.shift(2) < 0)
df = df[df['dea_up'] & (df['turnover'].between(3, 12)) & df['macd_down']]
return pd.DataFrame({'code': df['code']})
## 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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