问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损企业的A股中，选取MACD零轴以上的股票。
选股逻辑分析
此选股逻辑主要关注市值和股票交易量，同时通过MACD指标作为技术分析的依据进行选股，风险较低。
有何风险？
虽然通过选股标准进行了筛选，但MACD指标具有滞后性，可能会存在误判的情况。在进行投资时，需要谨慎评估MACD指标与公司基本面的匹配度。
如何优化？
考虑加入更多的指标和资讯进行选股，以更全面和准确地评估公司的投资价值。同时需要掌握MACD指标和市场的动态，及时调整投资策略。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损企业的A股中，选取MACD零轴以上的股票作为投资目标。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：
C >= 20 AND MACD() > 0
Python代码参考
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')['ts_code']
for ts_code in stock_list:
if pro.namechange(ts_code=ts_code) and pro.namechange(ts_code=ts_code)['name'].iloc[0].find('ST') >= 0: # 筛选非ST股票
continue
# 筛选符合条件的股票
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220203', end_date='20220206')
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] < 0.03 or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] > 0.12:
continue
company_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220206', end_date='20220206', fields='circ_mv,roe')
if company_data.empty or company_data.iloc[-1]['circ_mv'] / 100000000 > 100 or company_data.iloc[-1]['roe'] <= 0:
continue
macd_data = pro.new_share(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220206', fields='macd')
if macd_data.empty or macd_data.iloc[-1]['macd'] <= 0:
continue
good_list.append(ts_code)
return good_list
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_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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