问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上、DEA上涨、换手率3%-12%的股票。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），有何风险？（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），并最终给出完善的选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请使用Markdown格式。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面和市场活跃程度两个方面，选出MACD零轴以上、DEA上涨，且换手率在3%-12%之间的股票。MACD指标反应出了股票的趋势和市场情绪，而换手率则是衡量股票市场活跃程度的指标。因此，该选股策略可以在一定程度上提高选股的准确性和可信度。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- MACD指标的准确性有限，可能存在因为市场异常而导致指标失真的情况；
- 换手率是一个相对而言的指标，可能会产生标准过高或者过低的情况，导致漏选或者误选；
- 该选股策略可能偏重短线操作，而忽略了股票的长期发展潜力。
如何优化？
以下是对该选股策略的一些建议：
- 可以增加其他技术指标的考量，如RSI、KDJ等，来综合考虑股票的技术面；
- 可以选取更合理的换手率范围，如结合不同行业和股票类型的特点来定制换手率范围；
- 应加入股票的基本面分析，如市盈率、市净率等，来衡量股票的长期投资价值。
最终的选股逻辑
该选股策略综合考虑了技术面和市场活跃程度两个方面，选出MACD零轴以上、DEA上涨，且换手率在3%-12%之间的股票。同时，加入了其他指标的考虑，如RSI、KDJ等，并结合股票的基本面分析，来综合考虑股票的长期潜力和投资价值。
同花顺指标公式代码参考
- MACD指标（12,26,9）：DIF=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26); DEA=EMA(DIF,9); MACD=(DIF-DEA)*2;
- 换手率（日K）：VOL/TVAL*100%
Python代码参考
def initialize(context):
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
g.stocks_selected = []
def before_trading_start(context):
g.stocks_selected = select_stock(context)
def handle_data(context, data):
for security in context.portfolio.positions.keys():
if security not in data:
continue
if data[security].close < 0.96 * context.portfolio.positions[security].cost_basis:
order_target_value(security, 0)
if len(context.portfolio.positions) < 10:
buy_list = g.stocks_selected[:5]
for buying_stock in buy_list:
if not data.can_trade(buying_stock):
continue
order_target_value(
buying_stock,
context.portfolio.portfolio_value/len(buy_list)
)
def select_stock(context):
# 获取MACD零轴以上、DEA上涨以及换手率在3%-12%之间的股票
stock_universe = history(26, '1d', ['close', 'volume']).dropna()
stock_universe['MACD_DIF'], stock_universe['MACD_DEA'], stock_universe['MACD'] = MACD(stock_universe['close'], 12,26,9)
stock_universe['turnover_rate'] = stock_universe['volume']/(stock_universe['close']*10000)
stock_list = []
for stock in stock_universe.index:
if stock_universe.loc[stock]['MACD_DEA']>stock_universe.loc[stock]['MACD_DIF'] and stock_universe.loc[stock]['MACD']>0 and 3<=stock_universe.loc[stock]['turnover_rate']<=12:
stock_list.append(stock)
return stock_list
## 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。
