问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：振幅大于1，今日最大跌幅在-5%和-4%之间，前天MACD小于0。通过筛选符合条件的股票，进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略综合考虑了价格波动、市场短期走势及技术分析等因素。振幅大于1限制了股票的波动情况，今日最大跌幅在-5%和-4%之间限制了交易损失，前天MACD小于0表示股票已经出现了一定程度的下跌，在此基础上进行交易可以获取相对较低的入场价格。这些条件综合筛选，可以获取到价格波动较大，但市场在短期内处于下跌的股票。
有何风险？
本选股策略存在风险意识不足的风险。此外，振幅大、波动性大的股票容易受到市场风险因素和投机行为的影响，操作难度和风险较高。该策略过于偏重技术分析因素，未考虑到基本面因素，可能会出现选股偏差。同时，MACD指标存在滞后性，不能较好地预测市场未来趋势，操作需谨慎。
如何优化？
本选股策略可以结合其他技术分析指标和基本面分析来完善选股信号，提高选股精度。此外，选股策略应结合风险管理，如加入止损以减小风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅在-5%和-4%之间；
- 前天MACD小于0。
通过筛选符合条件的股票，进行长短期投资操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是本选股策略的通达信指标代码：
C1: V > 1
C2: PCTCHG > -0.05 AND PCTCHG < -0.04
C3: IF(REF(MACD(12, 26, 9), -2) < 0, 1, 0)
C4: COUNTC(C1 AND C2 AND C3, 1) > 0
BULL: SELECTC(C4, 0, 1)
其中，C1表示振幅大于1，C2表示今日最大跌幅在-5%和-4%之间，C3表示前天MACD小于0。SELECTC 表示某一条件是否满足。
python代码参考
import tushare as ts
# 判断当日是否符合筛选条件
def check_today(df):
df_today = df.iloc[-1]
v = df_today['vol']
pct_chg = df_today['pct_chg']/100
return v>1 and pct_chg>-0.05 and pct_chg< -0.04
# 判断前天MACD是否小于0
def check_macd(code):
k_data = ts.get_hist_data(code)
if len(k_data) > 2:
df_macd = ts.get_hist_data(code, ktype='D', start=k_data.index[-3], end=k_data.index[-1])
if df_macd.iloc[0]['macd'] < 0:
return True
return False
# 选取符合条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_hist_data(code)
if check_today(k_data) and check_macd(code):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现应根据实际情况进行调整。其中，使用了 tushare 库进行了选股和数据获取。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
