问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且周线MACD在零轴之上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了股票的基本面和技术面因素，通过换手率、涨跌幅和上涨趋势、周线MACD等指标，筛选出具有投资价值的个股。
有何风险？
与单纯的技术面因素相比，该选股逻辑在一定程度上考虑了基本面因素，但仍然受到市场因素和未来预期的影响，且没有充分考虑公司基本面等其他因素，存在选股失误的风险。
如何优化？
可进一步引入其他技术指标，如均线、RSI等，同时加强与公司基本面等因素的结合，以提高选股决策的精度和准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板非ST股票、且周线MACD在零轴之上的股票。
同花顺指标公式代码参考
MACD(12,26,9)>REF(MACD(12,26,9),1) AND CROSS(MACD(12,26,9),0) AND STOCKTYPE=0 AND MARKETTYPE=1 AND AMOUNT>5000000;
python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
"""
data: 股票历史行情数据，需包含收盘价和MACD指标等数据
return: 选出的股票代码列表
"""
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ('ST' not in code) and (df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
(df['MACD'].iloc[-1] > df['MACD_SIGNAL'].iloc[-1]) and (df['MACD'].iloc[-1] > 0) and \
((pd.Timestamp.today() - pd.to_datetime(df['list_date'].iloc[0])).days > 365):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中 data 数据需包含的列为：ts_code（股票代码）、trade_date（交易日期）、close（收盘价）、MACD（MACD值）、MACD_SIGNAL（MACD信号线）、turnover_rate（换手率）、pct_chg（涨跌幅）、AMOUNT（交易金额）、STOCKTYPE（股票类型）、MARKETTYPE（所属市场）等。
## 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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