问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD指标零轴以上，今日股价上涨大于1%，属于主板股票，2019年度分红比例大于25%。
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
该选股策略需要先筛选出MACD指标零轴以上、今日股价上涨大于1%、属于主板股票、2019年度分红比例大于25%的股票。
有何风险？
以下是该选股策略可能面临的风险：
- 分红比例可能不是股票是否值得买入的决定因素，应当全面考虑个股的财务状况、基本面等因素；
- 盲目追求高分红的股票可能存在风险，需要对分红状况和公司财务等进行仔细分析；
- 选股逻辑中没有考虑到其他重要的技术因素，如均线、KD值等，可能会出现因此错失优质股票的情况。
如何优化？
以下是几个优化该选股策略的建议：
- 在分红比例的基础上，加入其他技术因素作为辅助筛选，如均线等；
- 对选股逻辑中的各项指标进行加权得分，并对结果进行加权排名，提高准确性；
- 考虑到列表上有的个股分红比例虚高的情况，可以选择筛选出多年稳定分红的个股。
最终的选股逻辑
选股策略：MACD指标零轴以上，今日股价上涨大于1%，属于主板股票，2019年度分红比例大于25%。
同花顺指标公式代码参考
SELECT S_CODE
FROM (
SELECT S_CODE
FROM STOCK_BASICINFO
WHERE
-- MACD指标零轴以上
MACD(S_CODE, 12, 26, 9) > 0
-- 今日上涨大于1%
AND (HIGH - S_REF(1, CLOSE))/S_REF(1,CLOSE) > 0.01
-- 属于主板
AND MARKET(S_CODE) LIKE '%主板%'
-- 2019年度分红比例大于25%
AND F_INFO(S_CODE,'2019-12-31', 'profitshare')/COUNTDAY('2019-01-01', '2019-12-31') > 0.25
) A
ORDER BY RAND()
LIMIT 300;;
Python代码参考
# 初始化
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
# 获取所有主板股票
g.all_stocks = []
for stock in get_index_stocks('000001.XSHG'):
if 'ST' not in get_security_info(stock).name and 'ST' not in stock and '主板' in get_security_info(stock).name:
g.all_stocks.append(stock)
# 每天早上10点进行选股
run_daily(select_stocks, '10:00')
# 可以轻易买入和卖出开仓
set_option('use_real_price', True)
# 选股逻辑
def select_stocks(context):
selected_stocks = []
# 遍历所有股票，进行筛选
for stock in g.all_stocks:
# 如果MACD指标零轴以下，跳过
dif, dea, macd = talib.MACD(get_price(stock, frequency='1d', count=200, end_date=context.previous_date, fields=['open', 'close', 'high', 'low']), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] <= 0:
continue
# 如果今日上涨小于1%，跳过
today_increase = (get_price(stock, count=2, end_date=context.current_dt, frequency='1d', fields=['close'])['close'][-1] - get_price(stock, count=2, end_date=context.current_dt, frequency='1d', fields=['close'])['close'][0]) / get_price(stock, count=2, end_date=context.current_dt, frequency='1d', fields=['close'])['close'][0]
if today_increase <= 0.01:
continue
# 如果2019年度分红比例小于25%，跳过
if FINFO(stock, '2019-12-31', 'profitshare')/count_days('2019-01-01', '2019-12-31') <= 0.25:
continue
selected_stocks.append({'stock': stock, 'volume': YESTPRICE(stock, VOL), 'price': get_price(stock, count=1, end_date=context.current_dt, frequency='1d', fields=['close']).iloc[0][0]})
# 卖出不在筛选结果中的股票
for stock in context.portfolio.positions:
if stock not in [item['stock'] for item in selected_stocks]:
order_target(stock, 0)
# 买入新选出的股票
for item in selected_stocks:
stock = item['stock']
if stock not in context.portfolio.positions:
can_order_value = context.portfolio.total_value - sum([position.market_value for position in context.portfolio.positions.values()])
if can_order_value < item['price'] * 100:
can_order_value = item['price'] * 100
order_target_value(stock, can_order_value/len(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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
