问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万和周线红柱的股票为选股对象。
选股逻辑分析
振幅大和昨日成交额大是为了筛选出波动较大、具有交易活跃度的品种。周线红柱是指MACD指标中的DIFF快线在周K线图上大于DEA慢线的一条红色柱形，反映了市场力量的向上变化，通常被认为是上涨趋势的信号。通过选择具有周线红柱的股票，可以抓住具有上涨潜力的标的。
有何风险？
周线红柱信号存在滞后性，在行情已经反转的情况下可能无法准确反映其趋势变化。同时，振幅和成交额条件容易被某些热门股票所吸引，导致股票品种单一。
如何优化？
在选择具有周线红柱的股票时，可以结合其他技术指标如RSI等进行判断。同时，在振幅和成交额条件中，可以引入其他针对交易活跃度和品种多样性的因素进行筛选。
最终的选股逻辑
将本选股策略的最终逻辑定为筛选振幅大于1、昨日成交额大于6千万和周线红柱的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = VOLUME > 60000000
// 筛选条件3：周线红柱
macd_diff = MACD('WEEK', 12, 26, 9, 1)
macd_bool = macd_diff > 0
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & macd_bool
// 输出结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = now_data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：周线红柱
macd_diff, _, _ = talib.MACD(now_data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
week_macd_diff = macd_diff.resample('W-FRI').last()
macd_bool = week_macd_diff > 0
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & macd_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_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？
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