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、无亏损的A股中，选取周线MACD在零轴之上的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了市场交易行为和技术指标的因素，既考虑到市场流动性的变化，又考虑到趋势线的走势，因此能够更全面、更精准地把握市场行情，输出更有价值的选股信号。
有何风险？
该选股逻辑也存在盲目跟风、过度交易等风险，忽略了公司的具体情况，可能会造成选股过于偏向热门板块、名气大的企业等。此外，基于技术指标的选股策略更容易受到市场波动的影响，存在较高的风险。
如何优化？
将周线MACD在零轴之上作为一个主要的技术指标，同时兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力等因素，制定更全面、更精准的选股策略。具体地，可以结合资产负债表、现金流量表、市盈率等财务指标进行评价，以及关注基本面和行业趋势变化。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中，选取周线MACD在零轴之上的股票进行投资，并在这个基础上，兼顾公司的经营状况、盈利能力、竞争力、市盈率等财务指标，同时结合行业趋势变化等因素，制定更全面、更科学的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(CIRCMV <= 10000000000 AND SHELL = 0 AND TBD = 0 AND YDNZ < 1.0 AND MACD(12,26,9) >= 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, list_date')
for ts_code in stock_list['ts_code']:
# 判断该股票是否亏损
income_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20180101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断该股票的市值和换手率是否符合条件
market_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220215', end_date='20220218', fields='ts_code, circ_mv, turnover_rate')
if market_data[market_data['circ_mv'] > 10000000000].empty or market_data[market_data['turnover_rate'] < 0.03].empty or market_data[market_data['turnover_rate'] > 0.12].empty:
continue
# 判断周线MACD是否在零轴之上
macd_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='20220218', fields='ts_code, trade_date, close')
macd_data['ewma_short'] = macd_data['close'].ewm(span=12).mean()
macd_data['ewma_long'] = macd_data['close'].ewm(span=26).mean()
macd_data['macd'] = macd_data['ewma_short'] - macd_data['ewma_long']
macd_data['signal'] = macd_data['macd'].ewm(span=9).mean()
macd_data['hist'] = macd_data['macd'] - macd_data['signal']
macd_weekly = macd_data.resample('W-MON', label='left', closed='left', on='trade_date').last().dropna()
if macd_weekly[macd_weekly['hist'] <= 0].empty:
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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