问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0，并且前天的MACD小于0。
选股逻辑分析
相对于上一个选股策略逻辑，新增了MACD指标的条件。MACD指标是市场中常用的技术指标之一，通过计算快线和慢线之间的差值来衡量市场的短期和中期趋势，可以较好地找出股票的买入点和卖出点。因此加入MACD指标可以帮助我们更合理地决策。
有何风险？
与之前相同，需要注意流动性和资金面的问题。选股逻辑虽然综合考虑了多个方面的指标，但在实际操作过程中仍然需要注意指标间的权重和潜在的不确定性。另外，MACD指标的使用也需要注意分类的方式和筛选的细节。
如何优化？
可以增加其他技术指标的使用，如KDJ、RSI等，还可以建立更全面的模型，包括基本面因素和市场情绪因素等。同时，重要的是实时调整模型参数，避免因为市场情况发生变化而影响策略表现。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间，涨跌幅乘以超大单净量大于0，并且前天的MACD小于0的股票为选股范围。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式：
选股公式：
SELECT STOCK_SYMBOL AS code FROM CandlesDay WHERE
VOLUME >= 100000 AND
TURNOVER_RATIO >= 3 AND
TURNOVER_RATIO <= 12 AND
(CLOSE - OPEN) * (BIG) / 10000 > 0 AND
MACD_DIFF(12, 26, 9) < MACD_DIFF(12, 26, 9, 2)
ORDER BY TURNOVER_RATIO DESC;
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股策略：
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
import talib
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if ((df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
((df['close'] - df['open']) * df['buy_volume'].iloc[-1] / 10000 > 0) and \
(talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[2][-2] < 0)):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in selected_stocks]
## 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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