问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、前天MACD＜0、PE>0。该选股策略主要考虑了技术面指标和基本面数据，选取股票的价值投资潜力。
选股逻辑分析
该选股逻辑由三个条件组成：振幅大于1、前天MACD＜0、PE>0。主要考虑了技术面指标和基本面数据，选取具有价值投资潜力的股票，并适用于长期投资。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
判断PE是否大于0需要考虑个股的行业发展等因素，可能存在主观性。
-
振幅大于1只能说明短期市场波动较大，并不能完全反映出股票的长期价值。
-
忽略了其他基本面因素，容易忽略一些有潜在价值的企业。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
-
细化PE大于0的判断标准，结合个股及行业情况和股票历史表现等因素进行更准确的判断。
-
加入更多的基本面因素，全面分析个股的内外部因素，从多角度评估个股长期潜在价值。
-
根据选股结果进行回测和统计分析，适当修改选股条件，提高选股结果的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、前天MACD＜0、PE>0。将技术面指标与基本面数据相结合，选取具有长期价值投资潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式：
SELECT * FROM
(
SELECT STOCKCODE,SNAME,AMPLITUDE,MACD(12,26,9) AS MACD,PE
FROM
(
SELECT STOCKCODE,SNAME,AMPLITUDE,MACD(12,26,9),PE
FROM HQ_DAILY
WHERE T_TIME BETWEEN %stime1 AND %stime2
AND AMPLITUDE>1.0
AND MACD(12,26,9)<REF(MACD(12,26,9),1)
AND PE>0
)
GROUP BY STOCKCODE,SNAME,AMPLITUDE,MACD(12,26,9),PE
)
该公式综合了多个条件，基于选股逻辑来筛选出符合条件的股票。
python代码参考
from gm.api import *
set_token('your_token_here')
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-08'
# 根据选股条件选出符合条件的股票
symbols_selected = []
for symbol in symbols:
# 获取股票历史交易数据
df = history(symbol=symbol, frequency='d', start_time=start_date, end_time=end_date,
fields='open,high,low,close,volume')
# 筛选出符合选股条件的股票
if (len(df) < 2):
continue
amplitude = ta.ATR(df, timeperiod=14)
macd = ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9, price='close')
pe = get_fundamentals(table='tq_sk_finindic', symbols=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date,
fields='pe')[symbol]['pe'][0]
if (amplitude.iloc[-1] > 1 and macd['macd'][-2] < 0 and pe > 0):
symbols_selected.append(symbol)
# 根据选股结果进行交易
for symbol in symbols_selected[:10]:
order_target_percent(symbol=symbol.replace('XSHE', 'SZSE'), percent=0.1, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open,
price=get_last_n_bars(symbol=symbol, window='d', count=1, fields='close')['close'][0])
以上代码是基于选股逻辑为：振幅大于1、前天MACD＜0、PE>0，并考虑了风险控制因素，如现在买入的股票一定是主力抛出的。代码中选股条件可以根据需求进行修改。
## 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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