问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取满足振幅大于1、今日均线向上发散、且周线上有红柱的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
选股策略结合了技术分析中的振幅、均线和周线红柱指标，这三个指标有对于分析股票的趋势和波动具有重要作用。本选股逻辑的实现相对简单，但仍然有效。
有何风险？
仅使用技术分析指标选股，未考虑股票的基本面及其他非技术因素，例如公司财务状况和市场环境等因素，无法全面考虑股票的价值，因此选股效果可能有一定偏差。
如何优化？
应该结合技术分析和基本面的分析，对选股策略进行升级，例如结合行业评级与分数，盈利水平和增长性等因素，以增强策略的有效性和稳健性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1
- 今日收盘价上穿本周的均线
- 本周涨幅大于0
- 本周红柱大于0
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
//计算振幅
ACC = 100*(HIGH - LOW)/REF(CLOSE,1);
//计算中轴线
ZJX = (HIGH + LOW + CLOSE) / 3;
//周K线红柱
PHA = MA(ZJX, 13);
PHB = MA(ZJX, 21);
CONDITION = ACC>1 AND CROSS(CLOSE,MA(CLOSE, 5)) AND PHA > PHB AND (PHA - PHB) / PHB > 0;
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def select_stock(market='sh'):
selected_stocks = pd.DataFrame(columns=["amplitude", "ma_week_red_bar", "code"])
# 循环所有的股票
for stock in ts.get_stock_basics().index:
if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0:2] == '60' or \
ts.get_stock_basics().loc[stock, 'code'][0] == '0':
continue
data = ts.get_hist_data(stock)
if data is None:
continue
if data["amplitude"][-1] < 1:
continue
ma_week = data["close"].rolling(window=5).mean()
if not (data["close"][-1] > ma_week[-1] and data["close"][-1] > data["close"][-2]):
continue
week_change_rate = (data["close"][-1] - data["open"][-5]) / data["open"][-5]
if week_change_rate < 0:
continue
ma_week_13 = data["close"].rolling(window=13).mean()
ma_week_21 = data["close"].rolling(window=21).mean()
if ma_week_13[-1] > ma_week_21[-1] and ma_week_13[-2] <= ma_week_21[-2]:
selected_stocks = selected_stocks.append({
"amplitude": data["amplitude"][-1],
"ma_week_red_bar": ma_week_13[-1] / ma_week_21[-1] - 1,
"code": stock
}, ignore_index=True)
return selected_stocks
print(select_stock(market='sz'))
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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