问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD指标零轴以上、三连阴、9点25分涨幅小于6%的股票。该选股策略综合考虑了技术面和基本面因素，寻找出MACD指标具有上涨趋势、近期表现较差但存在较大的安全边际、同时具有较小开盘涨幅的优质股票。
选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 , 进行分隔） ，分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？ 的段落）如何优化？（放入标题为 ## 如何优化？ 的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请用markdown格式。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和基本面因素，通过MACD指标判断股票是否具有上涨趋势，通过三连阴判断股票是否近期表现较差但是否存在较大的安全边际，同时通过开盘涨幅的条件，选出涨势不过于强劲的股票，以减少风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- MACD指标并非完全准确，有可能产生预判错误从而影响到投资结果；
- 三连阴也有可能受到其他因素影响，过于强调此因素可能忽略其他因素的影响，从而失去较好的投资机会；
- 判断涨幅过于强劲的标准可能会错过一些潜在涨势较好的股票。
如何优化？
以下是一些优化的建议：
- 可与其他指标和因素结合使用，如RSI、KDJ等；
- 可根据股市变化适当调整涨幅的判断标准，以提高选股的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股策略：MACD指标零轴以上、三连阴、9点25分涨幅小于6%的股票。同时可结合其他指标和因素进行综合判断，提高投资逻辑的准确性和稳定性。
同花顺指标公式代码参考
- MACD指标：MACD(12,26,9)
Python代码参考
from jqdata import *
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
set_option('use_real_price', True)
def handle_data(context, data):
if context.current_dt.time() != datetime.time(9, 25):
return
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(types=['stock'], date=context.current_dt.date()).index:
try:
# 判断MACD指标是否满足条件
diff, dea, macd = MACD(stock, check_date=context.current_dt.date())
if dea.iloc[-1] < 0 or macd.iloc[-1] < 0:
continue
if diff.iloc[-1] > diff.iloc[-2] > diff.iloc[-3]:
if macd.iloc[-1] > macd.iloc[-2] > macd.iloc[-3]:
# 判断涨幅是否满足条件
if data[stock].pct_change() < 0.06:
selected_stocks.append(stock)
except:
continue
if len(selected_stocks) > 0:
trade(selected_stocks)
def trade(selected):
position_count = len(selected)
if position_count == 0:
return
stock_value = context.portfolio.total_value / (position_count + 1)
for stock in selected:
if stock in context.portfolio.positions:
order_target_value(stock, stock_value)
else:
order_value(stock, stock_value)
## 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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