(supermind量化-)振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股条件为:振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05、15分钟周期MACD绿柱变短。选出符合条件的个股进行投资。

选股逻辑分析

该选股策略同时考虑了技术指标和交易量指标。振幅大于1、连续3天以上大单净量大于0.05是交易量指标的选取条件,绿柱变短是用MACD指标的技术指标进行的选取条件。此策略针对的是高波动性、交投活跃、同时具有技术指标支撑的股票。投资者可以从两个角度考虑,投机角度上,波动性大且交投活跃的股票容易受到资金的追捧,而技术面偏强的股票则容易出现大涨行情;投资角度上,交投活跃且波动性大的股票基本面较好,能够减少个股面临的风险。总之该选股策略能够较为全面地综合多个因素,选出优秀股票,有一定的投资价值。

有何风险?

该策略相对于单一利用某一指标的策略,增加了数据解释、观点验证难度,需要各维度分析能力的多方面协作。同时,股票交易也存在风险,投资者需谨慎操作。对于短线操作的策略,要注意套牢风险,尽可能避免盘中异动剧烈股价突变带来的交易风险。

如何优化?

可以探索使用其他指标、技术分析方法进行补充,例如RSI指标、KDJ指标等,同时结合基本面、板块等多方面数据因素进行选股。此外,需要注意的是技术分析指标只是股票投资中的一小部分,基本面分析和风险管理更为重要。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1(SYNJZ('AMO',1) > 1)、连续3天以上大单净量大于0.05(ABS(BIG_NET_VOL) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),1) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),2) > 0.05)、15分钟周期MACD绿柱变短(DIF-DEA>0 AND REF(DIF-DEA,1)>0 AND DIF-DEA<REF(DIF-DEA,1))。选出符合条件的股票进行投资。

同花顺指标公式代码参考

振幅大于1:SYNJZ('AMO',1) > 1

连续3天以上大单净量大于0.05:ABS(BIG_NET_VOL) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),1) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),2) > 0.05

15分钟周期MACD绿柱变短:DIF-DEA>0 AND REF(DIF-DEA,1)>0 AND DIF-DEA<REF(DIF-DEA,1)

符合全部条件的选股公式:SYNJZ('AMO',1) > 1 AND ABS(BIG_NET_VOL) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),1) > 0.05 AND REF(ABS(BIG_NET_VOL),2) > 0.05 AND DIF-DEA>0 AND REF(DIF-DEA,1)>0 AND DIF-DEA<REF(DIF-DEA,1)

python代码参考

import tushare as ts

def get_selected_stocks():
    # 振幅大于1
    condition1 = SYNJZ('AMO',1) > 1
    # 连续3天以上大单净量大于0.05
    big_net_data = ts.get_hist_data('600519', '20210901', '20211001')
    condition2 = abs(big_net_data['big_net']) > 0.05 & abs(big_net_data['big_net'].shift(1)) > 0.05 & abs(big_net_data['big_net'].shift(2)) > 0.05
    # MACD绿柱变短
    macd_data = ts.get_hist_data('601318', '20210901', '20211001', ktype='15')
    macd_data['DIF-DEA'] = macd_data['DIF'] - macd_data['DEA']
    condition3 = macd_data['DIF-DEA'] > 0 & macd_data['DIF-DEA'].shift(1) > 0 & macd_data['DIF-DEA'] < macd_data['DIF-DEA'].shift(1)
    # 组合筛选条件
    selected_data = stock_data[condition1 & condition2 & condition3].index.tolist()
    return selected_data

result = get_selected_stocks()
print(result)

注:以上代码仅供参考,实际选股过程中可结合具体情况进行适度修改。

    ## 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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