问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上、饮料酒进出口、换手率3%-12%。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
该选股策略依据MACD指标、饮料酒进出口和换手率进行筛选，选出MACD零轴以上和饮料酒进出口概念相关，同时换手率在3%到12%之间的个股。换手率既能反映股票的市场活跃度，又能反映机构和散户的关注度，从而筛选出具有一定投资价值的个股。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- MACD指标可能受到市场涨跌幅度的影响，需要结合其他指标进行判断；
- 行业分析可能存在过于宽泛或过于狭隘的问题，筛选范围不够全面；
- 换手率作为单一指标使用存在局限性，需要结合其他指标进行完善。
如何优化？
以下是该选股策略的一些优化建议：
- 可以结合其他技术指标，如KDJ指标等进行判断，加强筛选范围；
- 行业分析可以结合一些宏观经济指标进行判断，筛选出具有较好增长性的个股；
- 选择合适的换手率区间，结合个股市值、成交量等指标进行综合判断。
最终的选股逻辑
该选股策略依据MACD指标、饮料酒进出口和换手率进行筛选，选出MACD零轴以上和饮料酒进出口概念相关，同时换手率在3%到12%之间的个股。通过加入换手率作为一项辅助指标，从而找到市场认可、具备一定投资价值的个股。
同花顺指标公式代码参考
- 判断MACD零轴以上、饮料酒进出口、换手率在3%-12%之间： MACD(12,26,9)：MACD>0 AND CROSS(MACD,0) AND INDUSTRY("饮料-酒业") AND TURNOVER_RATE > 3 AND TURNOVER_RATE < 12
python代码参考
from jqdata import *
import talib
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.stock_num = 10
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 < 0.95 * context.portfolio.positions[security].cost_basis:
order_target_value(security, 0)
if len(context.portfolio.positions) < g.stock_num:
buy_list = g.stocks_selected[:]
for buying_stock in buy_list:
if not data.can_trade(buying_stock):
continue
order_target_value(
buying_stock,
context.portfolio.portfolio_value/g.stock_num
)
def select_stock(context):
q = query(
valuation.code,
valuation.turnover_ratio
).filter(
valuation.code.in_(get_index_stocks('000300.XSHG'))
).filter(
# 行业分类
industry.statement_invest_type == '饮料-酒业'
).filter(
# 换手率在3%-12%之间
valuation.turnover_ratio > 3
).filter(
valuation.turnover_ratio < 12
).order_by(
valuation.circulating_market_cap.desc()
).limit(300)
df = get_fundamentals(q)
stocks = df['code'].tolist()
stock_filtered = []
for stock in stocks:
close_prices = get_bars(stock, 42, '1d', fields=['close'])['close']
macd, signal, hist = talib.MACD(close_prices, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] <= 0:
continue
# MACD零轴以上、饮料酒进出口
if macd[-1] > signal[-1] and INDUSTRY("饮料-酒业"):
stock_filtered.append(stock)
return stock_filtered[:g.stock_num]
## 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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