(supermind量化-)振幅大于1、周线macd在零轴之上、周线红柱_

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、周线红柱的股票。

选股逻辑分析

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上的股票。同时,考虑了周线红柱这一技术指标,周线红柱指MACD柱图为正,且比上周大。作为MACD指标的补充,可以更好地反应股票的短期趋势。通过加入周线红柱这一技术指标,可以更好地辅助判断该股票的短期趋势。

有何风险?

本选股策略仅考虑了技术面因素,没有考虑股票的基本面,存在挑选出估值不合理或盈利情况不佳的股票的可能。同时,周线红柱只是一个技术指标,也有可能出现虚假信号,投资者应该结合其他指标进行判断。

如何优化?

应该加入基本面因素,筛选符合估值优秀和盈利情况较好的股票。同时,应该综合考虑市场情况和概念板块等因素,选择合适的股票。此外,应该注意选股策略的适用性,周线红柱只是一个技术指标,投资者应该结合其他指标进行判断。

最终的选股逻辑

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、周线红柱的股票,并加入基本面因素和市场情况等因素进行筛选。此外,应该注意选股策略的适用性,周线红柱只是一个技术指标,投资者应该结合其他指标进行判断。

同花顺指标公式代码参考:

振幅大于1:

(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01

周线MACD在零轴之上:

(REF(MACD(12,26,9),1) > REF(MACDSIGNAL(12,26,9),1)) AND (MACD(12,26,9) > 0)

周线红柱:

(DIF - DEA > REF(DIF - DEA, 1)) and (DIF >= DEA)

python代码参考:

# 引入Tushare库
import tushare as ts

# 查询股票数据,根据条件筛选股票
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
    # 获取股票数据
    weekly_data = ts.get_k_data(code, ktype='W')
    if len(weekly_data) < 10:
        continue
    # 筛选符合条件的股票
    if (weekly_data['high'] - weekly_data['low']).mean() / weekly_data['close'].mean() > 0.01 and \
            (REF(MACD(12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(12, 26, 9), 1)) and \
            ((MACD(weekly_data['close'], 12, 26, 9)[::-1].shift(1) > MACDSIGNAL(weekly_data['close'][::-1], 12, 26, 9).shift(1)) & \
            (MACD(weekly_data['close'], 12, 26, 9)[::-1].shift(1) > 0)):
        selected_stocks.append(code)

# 输出选中的股票
print(selected_stocks)

本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上、周线红柱的股票,并加入基本面因素和市场情况等因素进行筛选。

    ## 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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