问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD零轴以上，高点为两日最高，竞价涨幅＞-2＜5。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了MACD、两日最高和竞价涨幅等指标，主要考虑了股票的短期趋势和投资机会。符合该选股逻辑的股票可能更适合进行短线操作。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
-
MACD和两日最高指标存在滞后性和误判率，需要结合其他指标进行协调。
-
竞价涨幅只是对当天价格波动的一个参考指标，不能代表股票的长期投资价值。
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只关注短期波动，可能忽略股票的基本面和行业因素，存在较大的投资风险。
如何优化？
为减少风险，可以考虑以下方式进行优化：
-
在MACD和两日最高的基础上，结合其他指标如换手率、成交量、RSI等进行进一步筛选和甄选。
-
结合市场行情和政策变化，及时跟进调整选股策略，降低投资风险。
-
综合考察股票的基本面和行业因素，选取符合自己投资理念和风险承受能力的股票进行投资。
最终的选股逻辑
优化后的选股逻辑如下：
选股逻辑：MACD零轴以上，高点为两日最高，竞价涨幅＞-2＜5，结合换手率、成交量、RSI等指标，综合考察股票的基本面和行业因素，选取符合自己投资理念和风险承受能力的股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
-
MACD零轴以上，高点为两日最高
CROSS(JC,0) AND DIFF > DEA AND HHV(HIGH,2)=HIGH -
竞价涨幅＞-2＜5
(-2<JUMP()*100/C<5)
Python代码参考
import pandas as pd
from jqdata import *
import talib as ta
import math
def select_stock(context):
q = query(
valuation.code,
indicator.macd,
indicator.macd_dea,
indicator.jumped_prc(1),
valuation.market_cap
).filter(
valuation.pe_ratio > 0,
valuation.pe_ratio < 60,
valuation.pb_ratio > 0,
valuation.pb_ratio < 6,
stock_account.exchanges != '北京A股'
)
df = get_fundamentals(q)
selected_stocks = []
for stock in df['code']:
macd, signal, hist = ta.MACD(get_price(stock, end_date=context.previous_date, count=26, frequency='1d')['close'],
fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] > 0 and signal[-1] > 0 and ta.EMA(macd, 6)[-1] > ta.EMA(macd, 12)[-1] and \
HHV(HIGH, 2) == HIGH and (-2 < indicator.jumped_prc[-1] < 5) and valuation.market_cap < 100000000000:
selected_stocks.append(stock)
result = selected_stocks[:10]
log.info("Chosen stocks:", result)
return result
## 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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