问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上、历史高点为两日最高、市值100亿以内、近五年净利润均为正数。
。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。 并给出精准的通达信指标公式代码（非python，不要伪代码），放入标题为 ## 同花顺指标公式代码参考 的段落中，注意格式需要用代码格式。并给出精准的python代码（不要伪代码） 放入标题为 ## python代码参考 的段落中。注意格式需要用markdown代码格式。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过选用MACD指标、历史高点，以及市值和盈利稳定性条件来选取股票，相对于之前的选股逻辑，有了更完善的筛选条件。但是，该选股逻辑依然忽略了其他的技术面指标和基本面因素，存在风险。
有何风险？
以下是该选股逻辑可能存在的一些风险：
- 过于依赖技术面指标MACD和历史高点，可能忽略了其他重要的指标，如RSI、KDJ等技术面指标，市盈率、市净率等基本面因素。
- 该选股策略采用固定市值范围，可能存在市值和行业转换的风险，而忽略了不同行业的市值结构不同的实际情况。
- 该选股策略忽略了股票交易的流动性等因素，有一定的风险。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
- 在使用MACD和历史高点的基础上，结合其他技术面指标和基本面因素，全面考虑股票的价值。
- 由于市值不同行业有区别，应当结合不同行业的市值水平确定市值范围。
- 需要对交易的流动性、资金的情况等进行综合考虑。
最终的选股逻辑
选股结果包含MACD零轴以上，历史高点为两日最高，市值100亿以内，近五年净利润均为正数的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 选股公式：
CROSS(MACD(12, 26), 0) AND REF(HHV(HIGH， 2), 1) == HHV(HIGH, 2)
AND CAPITALIZATION < 10000000000
AND (NPPARENT - NPGROWTH) > 0 AND (NPPARENT + NPGROWTH) < 5 * NPPARENT
python代码参考
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0003, min_cost=5))
set_slippage(PriceSlippage(0.002))
set_option('avoid_future_data', True)
g.capital_base = context.portfolio.starting_cash
def select_stock(context):
stock_list = get_index_stocks('000300.XSHG')
selected = []
for stock in stock_list:
h = attribute_history(stock, 1500, '1d', ('high', 'open', 'close', 'low', 'volume'), df=True)
# 选股
if (talib.CROSS(talib.MACD(h['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9), 0)[-1]
and max(h['high']) == h['high'][-2]
and get_fundamentals(query(valuation.capitalization).filter(
valuation.code == stock)
).iloc[0, 0] < 10000000000
and all(get_fundamentals(query(indicator.inc_net_profit_annual).filter(
indicator.code == stock, indicator.num_years == 5)
) > 0)
and all(get_fundamentals(query(indicator.inc_net_profit_parent_annual).filter(
indicator.code == stock, indicator.num_years == 5)
) > get_fundamentals(query(indicator.inc_net_profit_annual).filter(
indicator.code == stock, indicator.num_years == 5))
)):
selected.append(stock)
return selected
注：该选股逻辑使用了tushare库获取股票的市值等基本面指标信息，使用get_fundamentals函数可以获取股票的基本面指标信息。
## 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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