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、归属母公司股东的净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100%，周线红柱。
选股逻辑分析
周线红柱指周K线MACD指标中DIFF值大于DEA值的柱子，在趋势判断上有一定的参考意义。该选股逻辑在前一题选股逻辑的基础上增加了MACD指标的考虑，进一步挖掘股票潜力。
有何风险？
MACD指标虽然在趋势判断上有一定参考价值，但是稳健的投资者需要注意MACD指标容易发生虚假金叉、死叉的局面，所以选股逻辑要结合其他指标进行进一步验证。
如何优化？
除了MACD指标，可以考虑结合其他趋势判断指标，例如BOLL线、KDJ指标等，全面考虑股票价格变化情况，提高选股逻辑的准确率。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%之间、归属母公司股东净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100%，周线红柱。
同花顺指标公式代码参考
SET_CHINESE_CHARSET("UTF-8"); // 设置编码
SET_MEM_LINE(0,1,2,3,4); // 记录选股结果
/* 选择换手率在3%-12%之间 */
CONDITION1 = HSL >= 3.0 AND HSL <= 12.0;
/* 归属母公司股东净利润（同比增长率）大于20%，小于等于100% */
CONDITION2 = ZLRTB20 >= 20 AND ZLRTB20 <= 100;
/* 周线MACD红柱 */
M = 26;
DIFF = EMA(CLOSE,M,1)-EMA(CLOSE,M*2-1,1);
DEA = EMA(DIFF,M/2,1);
MACD = 2*(DIFF-DEA);
UP = DIFF>DEA;
WEEK = TD_DAY_COUNT/7==INT_PART(TD_DAY_COUNT/7);
CV = EMA(C,HIGH,COUNTIF(WEEK AND UP>0, TD_SEQ_DATA));
Bottom = ISLASTDAY()*REF(CV,1)<REF(REF(CV,1),1);
LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2 AND Bottom; // 最终选股逻辑
SET_RANK_BY_FIELD(4, 1, 1); // 按热度从大到小排序
CODE_LIST = SELECT_BY_KIND_EX('stock', last_condition, '', '', '', '', '', '', '', '1');
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))
stock_list = []
for code in rs.get_row_data():
if not code.startswith('sh.') and not code.startswith('sz.'):
continue
if code.startswith('sh.688') or code.startswith('sz.300'):
continue
if code.startswith('sh.110') or code.startswith('sz.110'):
continue
# 换手率3%-12%
k_data = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,open,high,low,close,volume", start_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d")
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>0:
check_point1 = k_data.data[0][5]>=3 and k_data.data[0][5]<=12
else:
continue
# 利润增长率大于20%，小于等于100%
data_profit = bs.query_profit_data(code, year=2021, quarter=1)
if data_profit.error_code == '0' and len(data_profit.data)>0:
check_point2 = data_profit.data[0][16]>=20 and data_profit.data[0][16]<=100
else:
continue
# 周线红柱
k_data_macd = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,open,high,low,close,volume", start_date=(datetime.now()-timedelta(days=35)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="w", adjustflag="3")
if k_data_macd.error_code == '0' and len(k_data_macd.data)>0:
k_data_macd['DIFF'] = k_data_macd['close'].ewm(com=26).mean() - k_data_macd['close'].ewm(com=52).mean()
k_data_macd['DEA'] = k_data_macd['DIFF'].ewm(com=9).mean()
k_data_macd['MACD'] = (k_data_macd['DIFF'] - k_data_macd['DEA'])*2
check_point3 = k_data_macd[-1:]['DIFF'].values[0] > k_data_macd[-1:]['DEA'].values[0]
else:
continue
if check_point1 and check_point2 and check_point3:
data_list = []
data_list.append(code)
stock_list.append(data_list)
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code'])
df_length = len(df)
if df_length > 0:
print(df.head(5))
##### 登出系统 #####
bs.logout()
## 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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