问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD指标零轴以上、三连阴、竞价涨幅＞-2＜5。该选股策略通过技术面分析，选出价格走势稳定、同时具备一定上涨潜力的股票作为投资对象。
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
该选股策略是基于技术面分析，通过MACD指标确定股票的趋势，以及连续下跌天数判断是否适合选股，同时考虑竞价涨幅，选择具备上涨潜力的股票作为投资对象。选股的目的是为了挑选出走势相对稳定、同时具备一定上涨潜力的股票，以达到资产增值的目的。
有何风险？
该选股策略可能存在的一些风险：
- 技术面指标不够全面，未考虑其他重要技术指标的影响；
- 选股策略依赖于历史数据，不能完全预测未来股价，存在风险；
- 竞价涨幅指标过于依赖于早期的股市流行热度，存在一定的滞后效应。
如何优化？
以下是一些优化建议：
- 综合使用多项指标进行分析，避免单一指标依赖性过强；
- 考虑引入公司基本面指标，如盈利能力，财务状况等；
- 建议优化竞价涨幅的设定，避免滞后效应。
最终的选股逻辑
选股策略：MACD指标零轴以上、三连阴、竞价涨幅＞-2＜5。该选股策略通过技术面的多项指标，结合公司基本面指标，寻找价格走势稳定、同时具备一定上涨潜力的股票作为投资对象。
同花顺指标公式代码参考
- MACD指标：MACD(12,26,9)
Python代码参考
from jqdata import *
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
set_option('use_real_price', True)
run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000300.XSHG')
def before_market_open(context):
selected_stocks = []
for stock in get_all_securities(types=['stock'], date=context.current_dt.date()).index:
try:
# 股票是否为主板股
stock_type = get_security_info(stock).type
if stock_type != 'stock':
continue
if len(get_price(stock, end_date=context.current_dt.date(), frequency='daily', fields=['close'], count=2)) != 2:
# 如果不是交易日或者股票停牌，则跳过
continue
change_rate = get_call_auction_info(stock).change_rate
if change_rate < -2 or change_rate > 5:
continue
close_prices = history(6, '1d', 'close', stock, adjust_type='pre')
if close_prices[-3:].pct_change().dropna().mean() > 0:
# 不是三连阴
continue
macd_data = get_macd(stock, count=2)
if macd_data['macd'][0] < macd_data['dea'][0] or macd_data['macd'][1] < macd_data['dea'][1]:
continue
selected_stocks.append(stock)
except:
continue
trade(selected_stocks)
def trade(selected):
position_count = len(selected)
if position_count == 0:
return
stock_value = context.portfolio.total_value / (position_count + 1)
for stock in selected:
if stock in context.portfolio.positions:
order_target_value(stock, stock_value)
else:
order_value(stock, stock_value)
def handle_data(context, data):
pass
## 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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